高速公路一直是我国交通运输业的重点建设对象。然而，随着不断增长的交通需求，各种各样的交通问题开始突显，相关实践表明，作为智能控制子系统之一的可变限速控制技术，对于解决高速公路所存在问题具有突出优势，该技术不仅能通过降低行车速度的离散性显著减少限速区域的事故率，还可以使得限速区域的交通流更加平滑，从而有效提高高速公路的通行能力。然而，目前我国关于高速公路可变限速控制的研究还停留在以交通流量最大或者行程时间最低为目标的单目标优化层次上，关于可变限速控制多目标问题的研究少之又少，且鲜见对于环境污染的考虑。日益严重的空气污染，导致了大范围的持续雾霾天气，这迫切要求交通管理者转变思路，不再一味地仅以提高通行能力或者减少行程时间为目标进行高速公路的管理与控制，而应该将多目标引入到可变限速控制中去。针对上述问题，本文依托于吉林省青年科研基金计划项目《高速公路可变限速控制算法研究》，在对高速公路可变限速控制研究背景、研究现状进行介绍、分析的基础上，从多目标优化与多目标决策两大方面对包括尾气排放量、交通流量与行程时间等多个控制目标的多目标问题进行了深入研究。其中，多目标优化是多目标决策的首要前提，优化完成后可以得到各个目标函数相互协调的非劣解集；多目标决策是解决多目标问题的最终步骤，通过多目标决策能够从非劣解集中决策出单个解进行执行。因此，本论文的研究内容大致包括了以下方面：1）对高速公路可变限速控制多目标优化进行研究，以多目标优化数学模型的构建理论为基础，结合高速公路可变限速控制的具体特性，构建包括尾气排放量优化函数、交通流量优化函数、行程时间优化函数及约束条件的多目标优化模型。然后，通过对相关算法的分析，明确采用遗传算法进行模型求解的优势与可行性，在对多目标优化模型与遗传算法进行具体匹配的基础上，设定求解参数，明确求解过程，从而完成可变限速多目标优化部分的研究，得到各个目标函数互相协调的非劣解集。2）对高速公路可变限速控制多目标决策进行研究，在对现有多目标决策技术进行总结分析的基础上，明确采用强化学习算法进行决策的优势与可行性，然后，以强化学习原理为基础，构建包括基本组成元素、回报函数与准则函数的多目标决策模型，最后通过对动作选择机制的设定，明确多目标决策模型求解的具体步骤，完成可变限速控制多目标决策部分的研究，基于实时环境状态，从非劣解集中自适应地决策出单个解进行执行。3）高速公路可变限速控制多目标优化与决策仿真，通过对各仿真软件的比较，选用Paramics进行仿真实验。然后，对仿真平台进行构建，具体包括仿真路段的搭建与路段参数设置、布设可变信息板与检测器、确定多目标优化结果及嵌入多目标决策算法等。最后，对输出结果进行分析与对比，完成对可变限速控制多目标优化与决策模型可行性与有效性的验证。4）全文总结与展望，通过对论文的主要研究成果进行归纳，提出论文尚存的缺点与后期研究的重点。本论文针对高速公路可变限速控制进行的多目标优化与决策研究，一方面可以实现尾气排放、交通流量与行程时间等控制目标的有效协调，另一方面还可以根据高速公路实时交通状态，智能决策出限速值进行执行。论文是对高速公路智能控制的有益探讨，所取得的研究成果可以为高速公路可变限速控制提供一定的技术支持。