摘要：为信号控制的城市道路交叉口定义一个Agent结构模型,在分析相邻交叉通流关联关系的基础上,利用记忆因子δ、学习概率α、交叉通流变化概率βi等参数阐述了交叉口Agent间的多遇协调流程。交叉口Agent多遇协调采用部分获利协作策略,其交互策略更多地考虑在获利少于对方时候如何以更加协作的态度进行协调。利用记忆因子δ构建了交叉口Agent多遇历史学习协调算法。以交叉口Agent集合达到协调平衡模式需要的交互次数为性能指标,以数个交叉口相连接的主干道为例分析了δ、α、βi等参数对此策略和算法的协调性能的影响,结果表明交叉口Agent集合达到协调平衡模式需要的交互次数随着α的减少、βi的增加、δ的减少而增加,具有一定的动态环境适应能力和协调能力。

关键词：交通工程 agent 交互 交通信号控制 学习 

单位：华南理工大学土木与交通学院 广东广州510640 广州航海高等专科学校港航管理学院 广东广州510725