城市交通拥挤问题是当今世界面临的重大问题之一。解决交通拥挤的措施有很多,例如新建道路、扩建道路等等,这些措施虽然在一定程度上缓解了交通拥挤问题,但没有从根本上解决此问题。交通控制与交通诱导是解决交通拥挤问题的根本手段。交通控制是对已经发生的即将通过某个路口的车辆进行控制,其结果是改变了不同方向的车辆通过路口的时间,从而使网络流量在时间上的分布发生变化,以最大限度地提高现有道路的通行能力。它的主要作用在于通过有规律的控制和运用交通信号使得车辆有秩序地驶离冲突区域,是解决交通拥挤的一种强制性手段。城市道路上的车流量有很大的随机性和很强的不确定性,只采用交通控制解决交通拥堵问题不是很理想。交通诱导试图避免未来将要出现的交通拥挤现象或缓解拥挤现象,对路网上未来即将通过的交通流量的空间分布进行直接的调整。交通控制与交通诱导的结合能取长补短,充分发挥各自的优势,又能发挥其合作的特点,对解决交通拥挤问题有很大的作用。交通控制与交通诱导协调的研究是ITS的主要发展方向。本文提出了一种新的交通控制与交通诱导协调模型,模型中有两个子模型,模型一体现了消散拥堵均衡路网流量的思想,是以均衡网络的饱和度即饱和度方差最小为目标；模型二是以系统最优即系统总行驶时间最小为目标。利用遗传算法和Matlab工具箱中的fmincon函数两种方法对该模型进行了求解。最后利用一个简单的典型路网对上述模型及算法进行了有效性的验证,并对两种求解方法的结果加以对比分析,为城市道路交通控制与交通诱导一体化的实施提供一定的理论支持。