本论文使用对策论方法研究交通分配和信号控制之间的关系，即交通分配和信号控制 组合问题。在传统交通工程学的理论研究和实践中，交通分配和信号控制分属于宏观和微 观两个彼此分离的领域。本文是自七十年代以来组合乃至集成这两个方面努力的一个继续。 在城市道路网中，系统管理者使用信号控制来追求系统最优的目标，而道路网的使用 者(即用户)通过自己的路径选择行为使自身的出行费用最省(即交通分配过程)。路网中 所有用户竞争使用路网资源的行为可以看作一类特殊的对策，即团队问题；他们有共同的 目标函数，使系统趋向于一种从用户自身利益出发的网络均衡，如用户均衡(UE-User Equilibrium)、随机用户均衡(SUE-Stochastic User Equilibrium)等。因此，把信号控制 看作是管理者的行为、把交通分配看作是用户路径选择的结果是合理的。正是这种联系的 合理性才使我们利用对策论方法研究交通分配和信号控制组合问题成为可能。 当把交通分配和信号控制组合问题看成是城市道路网中管理者和用户之间的相互作用 时，两者之间的利益(或目标)冲突就很明确地表现出来——管理者追求系统最优而用户 偏好由用户自身利益出发的网络均衡。因此，按照对策论的观点，可以把交通分配和信号 控制组合问题看作是网络中管理者和用户之间的对策问题。作为该对策中的局中人，两者 可以选择合作和非合作对策。进行非合作对策，管理者和用户可以有多种选择：既可以各 自独立地作出决策进行Nash对策，也可能选择Stackelberg对策。本文不仅研究了以管理者 为领导的Stackelberg对策，而且研究了以用户为领导的Stackelberg对策。作为非合作对策的 解的概念，Nash和Stackelberg均衡不仅要求局中人知晓对方的费用函数(即完全信息)，而 且假定局中人的行为是理性的。显然，这是极其理想的状况。本文在抛弃这两个假设之后 研究了分配—控制组合问题中管理者和用户的极小—极大策略；这是一种安全策略。选择 这种策略，无论管理者或是用户都能保证一个最基本的费用值。在研究了管理者和用户的 非合作对策之后，本文从实践和理论两个方面分析了管理者和用户在交通分配与信号控制 对策中的策略选择行为；结果表明，管理者倾向于进行以自己为领导的Stackelberg对策， 而用户偏好于Nash均衡策略或以自己为领导的Stackelberg对策。 科学技术的发展，特别是ITS由科幻小说中的奇思妙想变成现实，为管理者和用户进行 合作对策提供了技术上的可能。本文讨论了管理者和用户进行合作对策的Pareto最优解、极 小—极大协商解；简单的算例用来分析合作的收益。 此外，本文给出了求解Nash对策的迭代过程，扩展了原来的迭代优化分配(IOA- Iterative Optimization-Assignment)算法，解释了IOA算法在实践中遇到的问题；使用基于 遗传算法(GAs-Genetic Algorithms)的过程，有效解决了两层Stackelberg模型的求解问题。 本文用来研究交通分配与信号控制组合问题的对策论方法可以推广用于其他类似的交 通问题，如高速公路匝道监控问题、公共交通政策的研究与制定等。 关键词：对策论、交通分配、信号控制、管理者、用户、Nash对策、Stackelberg对策、极 小—极大策略、Pareto最优、极小—极大协商解