城市交通信号控制是缓解路网交通拥堵,提高路网资源利用率的主要手段。合理有效的交通信号控制策略,不仅需要研究路网中单路口的信号控制,还需要综合考虑整个路网的总体通行效率。由于交通路网过于复杂和庞大,直接对整个路网进行研究非常困难。将交通路网划分成若干个合理的信号控制子区,然后对每个子区协调控制是有效的解决方案。本文针对现有复杂路网子区划分的不足,提出一种合理、正确的划分方法。然后基于各划分子区,构建子区间协调控制的多目标优化模型。最后对NSGA-II算法进行改进,求解子区协调控制的信号配时。主要研究工作如下:(1)针对现有复杂网络社团划分算法难以有效进行复杂路网的子区划分,提出一种改进的Newman社团划分算法,能有效地对复杂交通路网进行子区划分。本文选用交通路网中的两路口间的距离和单位时间的车流量构建边权,再结合复杂网络的度特性构建点权,重新定义模块度的概念。由于交通流是一个动态值,可以选取不同时间段的交通流,实现区域路网的动态划分。测试实验表明,改进后的算法能够敏锐的辨识路段间的耦合程度,实现对区域路网合理、正确的划分。(2)针对现有区域交通协调控制的不足,基于上述子区划分构建了子区间协调控制的多目标优化模型。根据划分子区的特点,以各子区的信号周期为优化变量,以区域交通路网的平均延误时间及下游子区路口的平均停车率为优化指标,构建了子区间协调控制的多目标优化模型,克服了现有区域交通协调控制优化目标单一、运算复杂或者在运算前需要较多先验知识的不足。(3)针对NSGA-II算法在求解子区协调控制的信号配时时出现解分布的不均匀,种群的多样性较弱等问题,本文在原有变异算子的基础上提出一种基于泊松随机数的变异算子,并在生成初始种群的时候,先对种群进行筛选,保证优质的个体被保留。仿真测试结果表明,改进后的算法对Pareto前沿面具有较强的探索能力,并且能够保持种群的多样性。用改进后的算法求解子区协调控制的信号配时,使得各子区组成的交通路网平均延误时间以及停车率都得到了改善。