论文在交通控制与诱导相结合的框架下,围绕智能交通系统中的核心理论之一——交通网络配流及其相关问题展开研究,建立了一种基于系统最优的交通配流模型,并将遗传算法引入到交通网络配流问题的求解中,提高了模型的适用性。绪论部分阐述了本课题的研究背景,分析了国内外城市交通现状及智能交通系统研究现状,提出了论文的研究意义、研究目标与主要研究内容,并且介绍了国内外交通控制与诱导结合研究的现状与存在的问题。第二章介绍了交通控制与交通诱导的有关理论和方法及二者的相互关系。对交通网络配流模型发展进行了综述,总结了不同模型研究问题的思路。第三章在现有研究成果的基础上,考虑了道路最大通行能力对交通配流策略的影响,从用户到达的时窗要求和控制约束两方面考察了交通流到达目的地的时间限制,以系统最优的思想,建立了单OD对多路径交通网络上的有到达时间限制的交通配流模型,并分析说明了该模型是一种偏重于诱导的配流模型。通过对模型的可解性分析,给出了遗传算法解法。最后设计了一个简单实例,验证了所提出的模型。在第四章中,利用控制与诱导相结合的思想,把第三章建立的单OD对模型扩展到了多OD对、由多条有向路径连接的交通网络上。给出了离散化后的遗传算法解法。通过一个实例说明了模型,验证了算法的有效性。第五章在前面研究工作的基础上,考虑了交通网络上有信号灯控制的情况,利用Webster延迟公式构造了新模型。该模型不仅考虑了第四章中提到的情况,而且考虑到了整个路网上的信号控制与配流策略的协调关系。并采用遗传思想设计了求解算法。最后给出了一个实例。本章的模型是对第四章模型的一个扩展。最后对全文内容进行了总结,表明本学位论文的主要研究成果和需要进一步研究的方向。