N. V. Findler Toward a Distributed Intelligent System for Urban Traffic Control Nous avons participé à un projet de contrôle-commande temps réel et auto-adaptative des feux de signalisation à l'aide d'un système distribué basé sur la connaissance. Nous avons déjà décrit un prototype fonctionnant dans un environnement simulé qui prouvait la faisabilité de l'approche (Findler et al., 1992). Nous avons aussi étudié le contrôle distribué dans un réseau de systèmes experts coopératifs avec apprentissage (Findler, 1991) ainsi que les conditions de l'apprentissage en temps réel des systèmes de contrôle basés sur la connaissance (Findler, 1992).Nous avons aussi publié un article sur la conception du contrôle de trafic pour systèmes basés sur la connaissance, semi- autonomes, décentralisés et nous avons apporté quelques résultats préliminaires (Findler, 1993, Findler et al., 1995 a). Un travail plus récent a concerné l'intégrité de communication in­ ter/process, inter/noeuds dans les systèmes distribués (Findler et al., 1995 b) et les décisions en ligne sur l'autorisation ou non de tourner à gauche (Findler et al., 1995 c). Nous avons utilisé deux mesures d'efficacité (MOE) pour les sig­ naux tricolores aux carrefours : le délai moyen d'arrêt par véhicule, caractéristique de la qualité du service (LOS) et le quotient du flot critique par la capacité. Notre système calcule le régime de signalisation dans l'intervalle optimal des MOE en fonction de la géométrie du carrefour et du flot (véhicules par heure). Le système peut afficher, stocker et retrouver les infor­ mations sur le flot, la géométrie du carrefour, la signalisation et la performance suivant l'organisation du carrefour. Pendant la conception, le système calcule la géométrie la moins coûteuse du carrefour, étant donné le flot du trafic et la qualité du ser­ vice. Une généralisation possible des MOE locales a été utilisée pour optimiser le contrôle du trafic dans des sections d'un réseau de rues. Cela comprend un système itératif d'harmonisation des car­ refours conduisant au meilleur compromis pour une progression co­ ordonnée multi-directionnelle. Le système a été testé en labora­ toire sur un ensemble de scénarios ( en termes de géométrie et de flot) et ces tests ont donné de bons résultats : le trafic pour­ rait augmenter d'en moyenne de 30% tandis que le délai moyen d'attente reste au niveau qu'il avait quand le contrôle était identique à chaque carrefour. Finalement, nous discutons la possibilité de modèles macro­ scopiques pour optimiser la segmentation, la signalisation et la progression coordonnée et multi-directionnelle, comme nous exam­ inons d'autres aspects du contrôle du trafic prédictif/réactif. We have been engaged in a project applying distributed and knowledge-based methodology for real-time, traffic-adaptive con­ trol of street and highway ramp traffic signals. We have earlier described a prototype system running in a simulated environment that proved the feasibility of the approach [Findler et al. 1992]. We have studied distributed control by a network of col­ laborating and learning expert systems [Findler 1991] and the di­ mensions of learning in real-time knowledge-based control systems [Findler 1992]. We have reported on the design features and some preliminary results of the knowledge-based approach to traffic control by a semi-autonomous decentralized system [Findler 1993, Findler et al. 1995a]. More recent efforts have concerned the in­ tegrity of inter-process/inter-node communication in distributed systems [Findler et al. 1995b] and on-line decisions about per­ mitted/protected left turn phases [Findler et al. 1995c]. We have used two measures of effectiveness (MOEs) for the sig­ nalization at intersections: the average stopped delay per vehi­ cle, characteristic of the level of service (LOS), and the ratio between critical flow and capacity. Our system computes a signal­ ization regime within the optimum range of the MOEs, given the intersection geometry and the traffic flow (vehicles per hour). The system can display, store and retrieve information about the traffic flow, intersection geometry, signalization and perfor­ mance of three- and four-leg intersections. In a design set-up, it can compute the least expensive geometry for an intersection, given the values of traffic flow and of an acceptable LOS. A plausible generalization of the local MOEs has been used in optimizing traffic control in sections of an urban network of streets ("Areas of Concern"). This involves an iterative process of harmonization between intersections, leading to the best com­ promise for a coordinated multi-directional progression. This has been tested in the laboratory on a range of scenarios (in terms of the geometry and traffic flow) and has been found to perform well - the traffic throughput could be increased on the average by about 30% while the average stopped delay remained at about the same level as it was initially when the cycle start times were set identical at each intersection. Finally, we discuss the creation of a macroscopic model used to optimize phasing, signalization and coordinated, multi- directional progression (harmonization) as well as some other de­ velopments concerning a predictive/reactive traffic control regime.