多Agent系统已经成为人工智能研究领域最为重要的子领域之一,其研究目的主要在于为包含多Agent的复杂系统提供构建准则以及协作机制。目前,基于多Agent系统利用自治车辆与智能道路基础设施的集成将人类驾驶员从控制环中移除,已经成为了现实。本文研究了一种基于多Agent系统的自治交通路口管理机制,针对原有管理机制中核心控制策略FCFS盲目调度、缺乏前瞻性的问题,提出了一种全新的、基于最大团模型的的路口优化控制策略——冲突约简路口控制策略。通过AIM开源仿真平台的在线评估与验证,表明该策略对单路口大规模自治交通流的管理和调度较FCFS控制策略和传统的信号控制策略而言具有更大的优势。在车流密度达到2500车次/车道/小时的极端交通条件下,冲突约简控制策略仍能使车辆的平均通行延误分别减少40%以上和近16%,使单路口的交通吞吐量分别提升30%以上和近20%。此外,本文还就由于冲突约简控制策略的引入而造成的系统实时性问题和通信复杂度问题,分别给出了相应的解决方案,提出了批处理周期动态调整策略以及ksync增量数据同步策略。并基于AIM平台的在线仿真验证了ksync策略在降低系统通信复杂度方面的显著成效。实验结果表明,ksync策略能够使得矜持驾驶员Agent取得80%以上的数据传输压缩率。