随着经济的发展和城市数量的增加，机动车数量也大幅度增加。机动车在给我们带来便利的同时，也带来了一系列问题。交通拥挤、交通事故以及由之引起的环境污染等问题，对社会经济的健康发展和人类生活的影响日益加重。为了解决这些交通弊端，人们引进了城市交通自适应控制技术。城市交通自适应控制是当前交通控制一个热点，它根据当前的交通状况，建立交通模型，实时调整信号控制参数，使得研究领域内的某一指标如：总延误时间、停车次数等最小。近年来，人们开始借鉴新的理论技术来研究交叉口的交通自适应控制方法，如智能控制技术、信息融合技术等。此类研究对于提高城市交通控制系统的控制效果具有现实的意义。 首先，本文对单路口进行了研究。由于单路口没有考虑相邻路口的影响，因此，对单路口的信号控制进行建模往往是不准确的，而模糊控制则能够很好解决传统控制方法中用数学模型无法描述或无法精确描述的问题。基于上述原因，本文研究了一种基于模糊控制的单路口交通自适应控制方法。 在完成上述工作的基础上，本文随后研究了一种基于组合优化模型的区域交通控制方法。这种方法是以一个区域内所有到达交叉路口的车辆总延误最小为目标，通过检测器得到的交通信息，建立相应的交通模型。由于相位差的优化随着路口的增加，运算量呈指数倍增加，因此本文采用了禁忌搜索算法来优化相位差。最终实现区域范围内的交通信号自适应控制。 最后，针对协调控制，本文研究了一种基于加权平均的相位差优化方法。这个方法是针对各个方向车流导致延误不同这一特点，将各个方向车流所导致的延误除以所有车流引起的总延误作为加权系数，然后对各个方向所期望的相位差进行加权平均，从而确定各路口之间的相位差。 仿真结果表明了上述方法的可行性和有效性。