世界各地汽機車持有率普遍上升，造成道路交通擁擠的狀況，尤其在人口稠密的都市地區情況猶是嚴重，而拓寬道路的成本與花費的時間昂貴，因此，如何運用先進科技改善現有問題與使道路發揮效用，成為交通管理與控制中一重要課題。
交通即時控制在過去一直是受到重視的一環，在交通控制管理中，交通事件大致分為可控制事件和偶發事件兩部份，其中難以預測的偶發事件常常會成為在交通管理中難以掌控的部份，無法掌控其交通狀況的發生和發展，對於號誌或是其他交通管理設施將無法妥善的安排，以紓解因偶發事件而造成可能的交通壅塞。於此，對於即時控制的應用，更顯得具有重要性，而透過智慧代理人協助，即時擷取相關流量等交通資料進行控制與操作，快速對偶發事件，如對於突然產生之高流量狀況做出反應，以求在最短時間內順利紓解壅塞的車流；對於號誌的安排，也可以降低各路口的停等延滯時間與路網之平均旅行時間，提高其服務水準。
智慧代理人為一種具目標導向、自主性、自動化之軟體或程式，甚至具有社交與學習能力，透過此能力進而修改本身不足等特性，過去許多領域皆有利用智慧代理人這些特性於相關應用中，例如於網際網路上搜尋之智慧代理人，機電控制相關應用亦有使用智慧代理人之概念使控制機制更具智慧化等。在近幾年，多位資訊、電子、交通等相關背景之研究者投入將智慧代理人運用於交通控制管理之應用研究中，除針對智慧代理人提出智慧代理人在交通控制中相關應用方法，如將模糊控制理論運用於交通號誌控制中、運用智慧代理人相關平台與程式語言開發其環境，以及相關軟體組合、應用方式之呈現。
本研究將開發一智慧代理人號誌控制模組，此模組即用來監控整體路網之智慧代理人，此代理人模組針對整體路網與幹道進行監控，觀察其速度之變化並視情況實施幹道號誌連鎖控制，且對每個路口進行監測、監督與控制，蒐集其路口之流量資訊，進行號誌時制重新計算與更新；本研究將以Webster’s號誌時制計算公式為計算與控制邏輯，加入透過佇列車輛數比例延長綠燈時間機制，在未取得真實流量狀況下，該模組擷取DynaTAIWAN中流量資料進行運算與設計號誌時制，在將其運算之號誌時制結果帶入DynaTAIWAN路口號誌時制設定中，在透過DynaTAIWAN模擬，觀察並比較其號誌時制調整前後之旅行時間等相關績效指標。

Traffic congestion is still an important issue in major cities around the world due to growing number of vehicles. Since the cost of road construction is expensive, Intelligent Transportation Systems (ITS) become alternative approaches to relieve congestion. How to utilize advanced technologies to improve traffic congestion is a critical issue in advanced traffic management and control.
Major events in traffic management and control are classified into recurrent and non-recurrent events. Advanced traffic management and control needs to deal with possible traffic fluctuations in order to minimize traffic delay.
In this research, a framework based on the concept of intelligent agents is proposed to design new traffic control strategies in terms of signal settings such as cycle length, green splits and offsets. The intelligent agents calculated optimal signal settings based on observed flow distribution, thus agents could quickly respond to incidents.
Intelligent agents are goal-oriented, independent and automatic software or programs, and can modify and adjust the insufficiencies by themselves. The concept of intelligent agent has been applied in many domains to make the work more flexible.
This study aims at developing intelligent-agent-based signal control modules. Functional capabilities of these agents include monitor traffic flow patterns, collect traffic volume data, compute new signal parameters, and update signal data for each individual intersection. Based on observed speed, the agent can also perform signal coordination for neighboring intersections.
Numerical experiments are conducted based on simulation-assignment model, DynaTAIWAN to illustrate possible advantages and disadvantages of the framework. Benefits of these updating are measured through MOEs, such as average travel time and average speed.

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