缓解城市交通拥堵的问题涉及城市政策法规、城市规划建设、城市交通管理等多个层次多个方面的问题。而城市道路的信号控制技术，作为交通管理的主要手段，其智能化和现代化水平充分体现了交通管理的社会生产成本，而在此背后，强大的理论和技术支持才是其核心竞争力的体现。城市道路交叉口群是城市交通问题的微观体现，因此在追求城市交通可持续发展的大背景下，跨学科综合交义相关领域的科研成果和技术，分析和描述城市交叉口群交通流运行的特征，为其设计适用的交通控制算法并应用先进的软件技术进行实现对解决城市交通问题具有一定的理论价值和现实意义。　　 本文首先对从国内外在城市交通控制相关研究的成果进行了总结和综述。从单点控制到协调控制，从定时控制到动态控制多个角度对城市交通控制模型、算法以及系统实现相关的研究成果进行了总结和分析，提出了交通控制的研究应不局限于针对局部问题进行孤立建模分析的研究思路，必须全面考虑城市道路交叉口群交通流在控制条件下的表现特征，从而引出了本文研究的主要切入点，即控制条件下的城市道路交叉口群的建模问题研究。　　 在第三章中，本文对控制条件下的交叉口延误模型、交叉口群交通流特征以及交叉口群控制系统的检测器布设方案进行了总结和定性化的分析，为后文的研究提供了依据和支撑。　　 在第四章中，本文对城市道路交叉口群的建模问题进行了研究，首先对信号控制条件下的城市道路交叉口群的组成要素进行了分析和归纳，将交叉口群分为道路路段、道路交叉口以及信号控制三个组成要素。并对现有的城市道路交通流模型进行了细致的分析和总结。提出了应用细胞传输模型(CellTransmission Model)作为城市道路交叉口建模研究的基础，并对细胞传输模型对于描述城市道路网络间断交通流的适用性进行了分析。针对细胞传输模型无法描述城市道路间断交通流在交叉口内部受到信号控制影响而存在的通行能力变化和车流在道路路段上的离散现象，应用了时序Petri网模型(Timed Petri Net)以及对CTM模型中原有的流量传播模型进行了改进，并进行了相关的实例验证。　　 在第五章中，本文基于前述交叉口群的建模研究结果，在分析了交叉口群控制模型的一般化描述的基础上，提出了基于交叉口群仿真模型的多目标优化控制算法。算法将交叉口群仿真模型嵌入到多目标优化控制算法中，替代目标函数计算方案的评价指标，并采用多目标遗传算法中的非支配排序算法对问题进行求解。为了对算法进行验证，本文设计了多种实验案例对算法进行了验证，对结果进行了分析并证明了算法的有效性和适用性。　　 在第六章中，本文首先对动态交通控制的原则、目标、时效性、适应规模以及控制结构分类等方面进行了概述，并引出本文动态控制算法的概念：双层控制结构的动态控制策略。将控制策略分为两层：路网优化层与单点优化层。在网络优化层中完成较长时段的优化参数的计算，并根据时段内交叉口群内交通流运行指标来确定各单点优化层的优化目标及约束条件等。单点优化层则关注于单个路口在短期内的控制方案计算，单点优化层包含多个单点控制单元，每个单点控制单元能相互交换信息，进行短时交通流预测，并完成控制方案的滚动优化。在确定了控制结构以后，本文建立了动态控制策略的模型体系，在单点优化层包括：交叉口交通流短时预测模型、交叉口信号配时优化模型、交叉口交通转向估计模型，在网络优化层模型包括：参考周期的计算模型、交叉口相位差的优化模型以及车流指标影响系数模型。本文在分析了动态控制策略在时效性和方案覆盖度的特性，详细设计了模型体系中优化模型的求解算法。为了验证算法的有效性，本文在第四章交叉口群仿真建模研究的基础上设计了多种仿真应用场景，并对仿真结果进行了详细的分析。　　 第七章中，本文在交叉口群控制系统原型设计的层面对本文所述控制策略在系统实现层次进行了阐述。首先在系统概念、实时系统设计、系统功能分析、系统设计原则、系统总体设计以及系统软件组成等方面对控制系统原型的框架进行了设计，然后对控制系统的核心控制软件的设计与开发进行了论述。最后，对面向交通控制的数据仓库进行了初步的设想和分析。