伴随着经济的高速增长,城市化水平正在迅速提高,城市的经济职能不断加强,居民的经济、文化活动日益频繁。这就导致了城市交通需求的快速增长。而随着城市交通的飞速发展,同时也带来了一系列问题如城市交通拥挤、交通延误、交通事故和交通污染等。显然,解决城市交通问题的最直接的办法就是修建更多的道路和桥梁以提高路网的通行能力,但是由于资金和城市空间限制的问题,这些方法往往不是十分可行。本论文试图通过对城市交通信号控制问题的研究,寻求合适的城市交通信号控制算法,从一定程度上来解决城市交通的拥挤和堵塞问题。具体的研究内容有以下几点:1.对城市交通干线的信号动态优化控制问题进行了研究,建立了以控制周期内干线系统的最小排队长度为目标,以信号周期、绿信比以及相位差为优化控制变量的城市交通干线信号动态优化控制模型。2.针对城市交通干线优化问题,提出了“遗传—蚁群”混合算法。该算法首先采用遗传算法对优化问题进行初步求解,然后在此基础上运用蚁群算法求最优解。仿真研究表明该混合算法在求解干线交通信号动态优化控制问题中的有效性。3.对区域交通控制的问题进行了研究,建立以延误时间最小为目标,以信号周期、绿信比、相位及相位差为优化控制变量的区域交通信号优化模型,并将该模型的优化问题转化为一个对多层决策问题的求解。4.针对城市区域交通优化问题,提出了“混沌—蚁群”混合算法。该算法在利用蚁群进行全局搜索的基础上,再利用了混沌变量在局部进行优化搜索。仿真研究表明该混合算法在求解区域交通信号动态优化控制问题中的有效性。最后,对全文的研究工作进行了总结,并展望了交通控制系统研发中需要进一步研究的课题。