近年来,随着汽车数量的不断增加,城市交通的规模和负荷也不断增大,带来交通事故率居高不下、交通拥堵、环境污染严重等交通问题,影响路网正常运行,且拥堵现象不断向二三线城市蔓延。随着交通网络和城市水平的发展,增加道路条数、扩大道路宽度已经显出很多局限性,不再能解决日益严重的交通问题。智能交通系统与技术在世界范围内发展迅速,对车辆进行诱导和多车协同运行可以有效缓解交通压力,释放路网资源,本文以路网整体效率为优化目标,对群体车辆进行诱导分配,建立多目标诱导优化模型,并对路段上有共同行车路线的车辆执行协同控制策略,以改善道路交通运行能力,主要研究内容如下:(1)针对路网效率优化需求,在起始点和目的地之间的可达路径里,以群体车辆的行驶效率最大为优化目标,依据路径的通行能力和饱和度约束对路网资源进行寻优分配,以道路饱和度、行程时间和延误三种评价指标为优化目标,设计了群体车辆在路网上的分配规则,建立了群体车辆诱导多目标优化模型。(2)针对建立的群体车辆诱导多目标优化模型,采用两种多目标优化算法进行求解,分别为基于多目标的NSGA-II算法与粒子群多目标优化算法,在后者里对算法的学习因子根据迭代次数进行动态调整,用两种方法得出最优帕累托解集,并对结果进行比较分析。(3)对路段上有共同行车路线的多个车辆进行集群控制,基于引斥力的思想引入车辆间的相互作用力,考虑多车同时加速和减速过程中不相邻的车辆对后车的影响,建立车辆协同运行模型,归纳了多车协同加速和协同减速的协作算法。通过优化和改善车辆加速度的选择,提高道路运行效率。(4)本文利用SUMO软件搭建车路协同系统仿真环境,设置车辆和仿真参数,对提出的以道路饱和度、行程时间和延误三种评价指标为多目标的优化方法进行仿真验证。设置不同的入口交通流量,进行不同渗透率条件下的对比实验,改变异构车辆配比,对比不同渗透率条件下的群体车辆的行车效率和尾气排放。此外,对路段上车辆的协同运行策略进行验证,比较分析了车辆在协同加速和协同减速过程中的速度和加速度变化情况,验证了多车协同运行策略的有效性。并将诱导分配和协同控制策略联合进行仿真。结果表明,本文提出的方法可以提高群体车辆的运行效率和路网资源的利用率,减少部分车辆尾气对环境造成的破坏。论文包括图44幅,表11个,参考文献81篇。