随着道路拥堵状况日益加深；交通信号控制研究作为缓解城市交通的重要手段,受到各方面的关注;本文分别以排队车辆数最少、平均停车延误、停车率等性能指标建立了单交叉口信号配时优化模型，同时对于多交叉口控制,建立了2×2多交叉口的交通控制模型,并采用改进量子粒子群算法对模型进行求解,具体如下1.定周期下,建立了以周期内排队车辆数为性能指标的单交叉口控制模型,利用量子粒子群算法的高效收敛性和稳定性,进行模型求解,通过与固定配时比较,该控制办法具有较大的控制优势。2.提出了一种与基于平均停车延误指标的单交叉口信号配时优化问题的TSP模型,并采用基于选择的量子粒子群算法进行对比仿真实验。结果表明基于选择的量子粒子群算法应用于单交叉口信号配时可以提高交叉路口通行能力,减少车辆延误,达到交通信号实时优化控制的目的。3.建立以周期内排队车辆数、车辆平均停车延误、停车率为性能指标的多目标优化模型,采用柯西变异-QPSO进行模型求解,很好的克服了搜索的早熟问题,仿真结果表明算法是有效的4.针对多交叉口的控制问题,通过研究道路交通流特征,以路网内的排队车辆数最少为优化目标,建立了2×2交叉口的交通控制模型,利用混沌的随机和不重复遍历特性,对量子粒子群算法进行改进,提高算法的全局搜索能力,克服早熟收敛。通过仿真分析,模型和求解算法都是有效的。