城市化进程的深入推进和人民生活水平的不断提升,导致城市道路交通压力的日益增大。采取合理有效的交通信号控制与管理,通过调整车辆的时空分配,提高道路利用率并缓解城市拥堵问题。本文围绕道路交叉口的交通评价、孤立交叉口的信号控制以及多交叉口的协调控制等问题,设计了评价指标和控制策略。借助交通信息明确交通状况,并制定自适应的控制方案,达到改善交通状况、提高通行效率的目的。本文的具体工作如下:针对突发事件下部分车流突变导致的交叉口拥堵,设计基于非线性综合指标交通评价的分类控制。使用加权系数法定义交通评价指标,体现部分车道车流突变对交叉口交通的影响。通过非线性综合法处理多个指标,形成二范数形式的综合指标,从多个方面评价交叉口。基于综合指标的评价结果对交叉口进行分类,对可控的交叉口进行信号优化,并根据拥挤程度建立不同的优化目标函数。引入非线性的惯性权重和粒子群体的平均信息,提高粒子群算法的搜索效率,并用该算法求解优化目标函数,得到优化配时。所提出的信号控制策略能有效利用交通数据,全面准确评价交叉口交通状况,并降低其交通拥挤程度。针对多交叉口路网的控制子区划分,设计基于交通需求和关联度的交叉口群划分方案。利用最小二乘法改进排队最远点模型,提高其计算准确度,并使用该模型量化交通需求,进而动态确定交叉口群的关键交叉口。分析周期差对交叉口间关联度的影响,并借助倒S型函数引入周期差系数改进关联度计算公式,提高其工程应用能力。借鉴层次聚类的思想,给出交叉口群层次划分方法,所提出的方法实现了控制子区的动态定量划分。针对折线型路径上多交叉口的信号协调,设计基于延误最小和饱和度均衡的控制方案。分析车辆在信号交叉口的延误产生过程,并扩展应用到建立协调路径的相位差优化模型。通过均衡饱和度的方法建立绿信比优化模型,降低各路段的交通饱和度,改善车流不均的交叉口群的交通分布。最后分别利用粒子群算法和fmincon函数求解相位差和绿信比优化模型,所提方法实现了折线型路径上多路口的协调控制,提高了车辆在协调路径上的通行效率。本文克服了单指标交通评价的片面性以及线性综合指标的不准确性,实现利用交通数据对交叉口群的动态划分,同时还为折线型路径上多路口的协调控制提供了方案。