城市道路网络密度大、交叉口之间的关联性强，以交叉口群为对象进行信号协调控制，对路网交通运行效率的提升至关重要。公共交通具有集约高效、节能环保等优点，面向公交优先的信号控制也越来越受到重视。本文以小汽车车流和公交车车流为控制对象，研究了交叉口群的信号协调优化问题，其中公交车在专用道上行驶，或可采用绿灯延长、红灯早断、相位插入等主动优先策略，并考虑了公交运行过程中的随机性。为适应不同的路网环境需求，分层次建立了三个协调控制优化模型。
　　子区划分与绿波设计协调优化模型。对于采用定时控制方案的、有公交专用道的双向干线路网，考虑小汽车车流和公交车车流的不同运行特性，优化两类车流的双向四条绿波带，建立综合的绿波带模型；将子区划分和绿波设计放在同一框架下，同时优化，以保证得到最优解；实际交通需求作为子区划分的依据，使得模型能更好地适应确切的交通需求。该模型为混合整数线性规划问题，可以用标准的分支定界法求解。VISSIM仿真结果表明，优化后协调方向车流的停车和延误显著减少，且绿波带的有效性和可靠性都更好。
　　单向干线信号协调随机优化模型。在有公交专用道且能够实施主动优先策略的路网环境下，以单向干线路网为研究范围，优化小汽车绿波带并协调公交车辆的运行。考虑了公交车辆进入协调区域的时间、各路段行驶速度、各公交站点驻站时间等参数的随机性，该模型是随机优化模型，相比子区划分与绿波设计协调优化模型，能够适应更大程度的公交运行情况的随机波动。在优化周期、相位差等信号协调控制参数时，考虑了主动优先策略的可能实施情况，且每一次主动优先策略的实施都能切实提高公交车在整个路网的运行效率。以延安中路的实际案例，对模型进行了验证分析。
　　交叉口群多路径信号协调随机优化模型。在单向干线信号协调随机优化模型的基础之上，将路网范围由单向的干线路网拓展到任意交叉口群，同时协调多条路径的小汽车车流和公交车车流。该模型最终转换为大规模的随机线性规划问题，利用PH算法进行求解。案例结果表明，在适当的参数设置下，PH算法能快速地收敛至较优解。