摘要：进入21世纪后,我国城市化快速发展,人口迅速增多,机动车保有量迅猛增长,使得城市交通系统的复杂性不断增大,城市交通已经成为不可忽视的能源消耗大户,同时由于机动车尾气排放所造成的环境污染日益严重,严重影响人们的生活水平。因此从可持续发展的角度考虑,需要从交通运营的视角对车辆尾气排放进行深入研究,分析影响车辆尾气排放的因素,寻求节能减排突破点。道路交叉口是城市交通的关键部分,也是城市道路交通网络运行的关键点。在改善城市道路交叉口运行效果的众多方法中,优化信号配时可以方便快捷的达到提高运行效率的效果。对城市道路交叉口信号优化配时的研究具有重要的理论和实际意义。本论文以基于减少汽车尾气排放的城市道路交叉口信号配时为研究对象,选择延误和停车率作为衡量配时方案的指标,建立城市道路交叉口信号优化配时模型,采用改进的遗传算法求解模型,并通过构建机动车尾气排放测算平台对信号优化前后的汽车尾气排放进行评估。本论文的主要研究如下：1、分析了交通信号控制的基本类型、参数、主要的评价指标、人工智能在交通信号控制中的应用以及考虑机动车尾气排放的交通信号配时优化问题。2、采用微观交通仿真模型(VISSIM模型)和基于VSP分布的污染物排放模型相结合,构建了机动车尾气排放测算的平台,根据VISSIM模型的输出数据获得车辆的平均延误和停车情况,同时利用VISSIM模型输出的车辆实时运行数据和基于VSP分布的污染物排放模型获得机动车在城市道路交叉口的污染物排放。3、分析了城市道路交叉口交通信号控制条件和方式,明确了交叉口信号优化模型的优化目标和主要优化参数,构建了城市道路交叉口信号优化模型。然后在基本遗传算法的基础上,对选择、交叉和变异策略进行改进,并通过改进后的遗传算法对所构建的模型进行了求解。4、选取实际道路网络中的信号控制交叉口作为研究对象,在进行实际交通调查的基础上,搭建了交叉口微观仿真平台,设计了算法程序,对比了算法的有效性,并对所得结果进行具体分析,从交通量变化和优化目标中平均延误和停车率的所占比重发生变化方面进行了分析。