随着城市化进程的加快,机动车保有量和居民出行需求快速增长,由此引发的交通拥堵及尾气排放问题日益凸显并越发严重。本文针对以上问题,以城市交叉口信号控制为突破口,在减少车辆延误和控制机动车PM_2.5排放的双重目标下,基于Pareto最优理论搭建起一套信号控制优化框架。在该框架下,以成都市某典型十字交叉口为对象,首先利用非支配排序遗传算法对主信号相序、周期时长、绿灯时间进行了优化,再考虑停车次数目标进一步调整了待行/转信号以此建立起了完整的交叉口信号控制优化模型。然后,基于实测数据建立了微观交通仿真VISSIM模型和微观移动源排放测算MOVES模型。在此基础上,进一步开发了VMSim联合仿真平台,实现了交通仿真到信号方案评价的自动运算。最后,连接了优化模型与VMSim平台,构建了完整的信号控制优化闭环。经过对交叉口的计算仿真,最终获得了2个Pareto最优信号控制方案。结果显示,最优方案可使停车延误及PM_2.5排放水平同时分别改善50%及40%以上。本文建立的信号控制优化框架实现了“治堵”与“减排”效益的同步最大化,为信号控制优化在改善交通综合效益中发挥的作用提供了又一定量佐证;同时,也为交通管控决策者提供了一定的理论依据和切实可行的实践参考。