交通对城市经济的发展、人民生活水平的提高等起着十分重要的作用,可谓城市经济活动的命脉。智能交通系统(ITS)是解决现代交通拥挤、有效提高道路利用率的根本出路,它作为新世纪交通运输体系的发展方向,受到了世界各国的广泛重视。智能交通的飞速发展,使得交通信号灯配时优化方面的研究取得了很多突破。交通信号灯控制系统目前通常是静态和定时的,红绿灯的切换无法根据实际交通状况进行实时的控制,只能按照预先设定的周期进行,增加了无效等待时间,从而导致了道路使用效率的降低。本文提出的采用多智能体协作求解配时优化问题的分布式方法,是一种将交通信号灯配时优化问题应用于分布式最优约束满足问题(DOCSP)框架下求解的方法。其核心是:将一个全局的优化问题分解成多个子任务进行优化,分配给各个路口智能体(Agent);每个路口智能体负责求解各自的优化解,也就是部分最优解;通过各个智能体间的通信与协作,最终完成整个交通的优化求解。这样做可以实现单个智能体路口的智能控制,在一定程度上提高了处理交通问题的实时动态可扩展性,并能有效的保证系统的稳定性。我们通过建立虚拟城市道路格网平台来完成了系统的简单模拟实现,同时证明了基于MDP的分布式交通信号灯控制优化方法的有效性。该方法能够减少车辆延误,提高交叉路口通行能力,优于传统的控制方法。以上算法经过系统仿真集成与测试,得到了良好的运行结果,具有工程应用的可行性和时效性。