摘要：首先对影响城市交通系统的因素进行了分析,指出城市交通问题的解决需要依靠多学科的交叉与融合,从整体上寻求解决方案。然后分析了城市交通系统的复杂性原因,给出了研究城市交通复杂系统的方法。找出了城市交通复杂系统的序参量,最后提出了采用宏观方法研究城市交通系统的步骤及利用复杂性科学设计城市交通管理决策支持系统的思路。

摘要：在总结已有交通信号控制与路径诱导协同模型的基础上,分析了路段行程时间函数与信号控制策略对协同模型求解唯一性与收敛性的影响;设计了交通信号控制与路径诱导协同研究的多智能体模拟系统。该系统由交叉口控制智能体、路径诱导智能体、信息处理智能体组成,具有较大的灵活性与可扩展性。该模拟系统中路径诱导策略是用户最优策略,交通流动力学由元胞传输模型描述,信号配时由基于元胞的交通控制模型优化。模拟结果表明,实施交通信号控制与路径诱导协同后,路网总行程时间最多可减少41.4%。