高速公路瓶颈区域的产生,伴随着交通事故和拥堵的频发。可变限速控制作为有效缓解交通拥堵的方法,越来越多的学者对其进行研究。此外,随着智能车辆的发展,智能车辆将逐步渗入到现实生活中。因此,针对异质交通流环境,提出可变限速控制策略以缓解交通拥堵、并探究智能网联车辆不同渗入率对控制策略的影响具有实际意义。首先,本文阐述了高速公路的主要瓶颈区域类型,对瓶颈区域交通流拥堵及蔓延过程进行了分析;在归纳国内外主要限速方法基础上,针对可变限速控制理论进行了探究分析,通过仿真进行了可变限速控制影响效果分析;明确了异质交通流环境下的车辆特性、车辆表征模型、信息交互方式。其次,通过对比确定了METANET为本文的基础交通流模型,并对模型进行了推演;在综合考虑上游路段的影响及可变限速控制的特性下,对模型进行了改进;通过仿真,对模型参数在异质交通流不同组成比例下进行了标定。再次,在考虑模型预测框架的基础上阐述了可变限速控制流程;综合考虑交通效益、行驶安全性、环境效益方面,确定了控制策略的多个控制目标,并且通过归一化、层次分析法明确了各控制目标权重;综合考虑行驶安全性与舒适性,构建了约束条件函数;明确了遗传算法作为求解方法,并阐述了其基本原理与参数设定结果。最后,在介绍SUMO软件基础上完成仿真场景及模型构建,采用Python语言通过Tra CI接口对软件进行二次开发,实现外部可变限速控制。通过不同仿真情况的对比分析,证明了本文所提可变限速控制策略的有效性,控制策略可以较好的改善道路的通行效率,缓解交通拥堵;智能网联车辆渗入率的增加,对控制策略的实施效果有提升作用,可以改善道路通行效率。研究成果为高速公路智能管控、缓解瓶颈区域拥堵提供了较好的理论支撑。