改革开放和人口数目的增长促进了我国城市化进程的迅速发展，但同时也导致一些城市出现交通拥堵现象，且近几年交通拥堵现象出现恶化倾向，因此提高主干路交通流通行能力，减少车辆因拥堵产生的延误，对于改善交通拥堵现象很有必要。而资金、时间和资源方面由于成本过高、施工周期长和可用土地较少等原因局限了投资扩路，所以通过优化交通信号双向绿波带控制改善交通拥堵现象具有一定的研究意义。由于蚁群算法具有良好的信息正反馈性、分布式计算性、并行性及强鲁棒性等优点，而遗传算法模拟了自然界优胜劣汰的进化思想，所以将两种算法融合的GAAA算法，应用于交通信号绿波带控制模型求解，引起了该领域学者的注意和高度关注。本文采用改进的GAAA算法求解交通信号双向绿波带控制模型最优解，以便于绿波带控制的更好发展。在交通控制理论基础上，建立双向绿波带控制性能指标的优化模型，如延误、道路交叉口处排队等待通过的交通流长度和车辆停车率；根据蚁群算法基本原理并结合遗传算法，改进GAAA算法，建立融合智能优化算法求解交通信号控制问题；借助MATLAB软件实现改进的GAAA算法求解交通信号双向绿波带控制模型。以具体主干路沿线相邻两个道路交叉口为实例对象，统计所需数据并进行预处理。将处理后的数据带入本文所建立的模型，借助MATLAB软件通过改进的GAAA算法求解，得到优化后具体的交通信号双向绿波控制方案及性能指标评价值，验证算法求解模型的可行性，证明改进的GAAA算法应用于交通信号配时问题正确可行，且可改善交通拥堵现象。