随着国民经济的发展以及汽车保有量的增加,城市交通面临着巨大的压力,交通问题已经成为制约城市经济发展的重要因素,所以旨在解决交通问题并融入了高新科技成果的智能交通系统成为全球讨论的热点。Agent技术是计算机和人工智能领域的最新研究成果,是面向对象技术的新发展,Agent技术为解决复杂问题提供了新的手段。Agent间的交互使得MAS能够求解单个Agent难以解决,甚至无法解决的问题。研究多Agent智能交通系统交互机制可以探索解决交通问题的新途径,利用Agent技术的特点与优点以及多Agent交互机制为解决交通问题提供新的思路和方法。在广泛查阅资料和学习现有成果的基础上,本文通过对Agent的概念、结构和特征进行分析,结合Agent理论构建了多Agent智能交通系统中各Agent的结构模型,并对多Agent智能交通系统交互机制进行了深入的研究。本文的主要研究内容如下:(1)对MA-ITS的体系结构进行分析和设计,将系统划分为诱导Agent、安全Agent、服务Agent、管理Agent四大模块,并对各个模块功能进行详细分析。(2)运用博弈论的方法研究MA-ITS协调机制,并通过路口交通疏导过程的事例进行博弈过程分析。(3)运用强化学习方法研究MA-ITS协作机制,分析进行协作前各Agent的强化学习过程,并以一个虚拟的事件来说明系统在事故发生后,各Agent之间如何相互协作的判定事故、制定决策以及解决事故的过程。(4)研究MA-ITS协商机制,通过对协商协议、协商策略以及协商处理进行分析,建立协商模型并进行协商过程研究。