如今，交通问题引起人们的普遍关注。为此，采用最新的科学技术成果，旨在解决交通问题的“智能运输系统”的研究正在全球范围迅速兴起。作为计算机和分布式人工智能领域的最新研究成果，Agent是面向对象编程思想的新发展，基于智能agent所构造的交通控制模型，为解决实际交通问题提供了新的研究手段和思路。论文总结了国内外智能交通控制相关研究成果，结合我国交通控制现状、agent技术以及目前智能控制技术中存在的问题，探讨解决交通问题的新方法，具有重要的理论价值和现实意义。 Agent本身具有高度的灵活性和适应性，单个Agent作为一个设计单元，通过与其它Agent组合可以构成更复杂的系统。而单个Agent又可以看成是由多个功能构件组成的。Agent的这些特性适合于交通系统的描述和控制，通过各Agent间的通讯、合作、互解、冲突、协调、调度、管理及控制，可以表达实际系统的结构、功能及行为特性。这种对复杂系统无可比拟的表达力，为交通控制系统研究提供了一种统一的框架。 本论文分析了交通系统的特点和现有的控制方式，针对现有交通控制系统结构的不足，以Agent技术为基础，构建了基于Agent的城市交通信号控制系统的自组织结构。同时给出了路口Agent和路段Agent的设计方案、功能结构和工作流程。以模糊算法、学习算法、自组织映射的网络竞争学习算法为核心内容，开展交通Agent节点的智能控制算法研究，通过仿真实验，验证了算法设计的有效性，为进一步对基于交通Agent的自组织控制系统的实现奠定了基础。