交通信号控制系统只有从整个系统的战略角度出发,对区域内所有交叉口进行有效的协调控制设计,才能发挥其不可估量的作用。在区域交通信号控制中,每个交叉口既有个体利益又要服从全局利益,信号控制方案将由多个交叉口共同协调决定,是一个非线性多目标群体决策问题。本文针对现有交通信号协调控制理论方法的不足,结合现代城市交通信号控制的发展需求与技术特点,在交通控制子区的动态划分、交通干道群体多目标决策的优化、子区多交叉口群决策控制模型的建立、交通区域协调控制群决策支持系统的实现等方面进行了相关研究与探讨,完成的主要科研工作与研究成果概括如下:1.通过分析相邻交叉口间距、路段交通量以及交叉口信号配时参数等因素对相邻交叉口关联性的作用影响,提出了一个定量化相邻交叉口之间关联性强弱的交通参量——相邻交叉口相聚度,并对其计算方法与科学合理性进行了相关论述;通过控制子区边界的确定、设置基于交叉口相聚度的子区划分约束条件,实现了分层分步的交通控制子区划分策略,建立了一套基于群决策理论的交通控制子区划分模型,设计了一套完整的最佳控制子区划分方案获取流程,采用交叉口群聚类算法实现了对控制子区划分方案的综合性分析评价,并通过算例分析对基于群决策理论的交通控制子区划分方法进行了详细阐述与有效性验证。2.通过分析不同目标函数之间的关系,确定了非拥挤状态和拥挤状态下的多目标函数;引入经济学中的满意度原理,构造单交叉口多目标满意度函数,建立了基于满意度的单交叉口信号控制决策模型,制定了单交叉口信号控制决策准则并应用改进的多目标混合遗传算法求解最优决策变量、生成控制方案;通过分析车队行驶车速、转弯车流、交叉口间距等因素对交通信号协调控制的影响,建立了基于双层规划的交通干道群体多目标决策模型,构造了相位差、有效绿灯时间和动态交通流量等协调控制变量的约束关系式,给出了一套完善的交通干道信号配时优化方案,并设计了群体多目标决策方法和基于遗传算法的优化控制策略,为过饱和交通状态下的交通干道协调控制动态优化设计提供了一种新方法。3.基于车流连续性理念提出了一个定量化描述相邻交叉口协调性强弱的交通参量——相邻交叉口协调率,给出了子区多交叉口总协调率的计算公式;通过研究子区多交叉口群智能协调控制策略,设计了子区多交叉口群决策控制优化架构,提出了相邻交叉口决策控制方法,建立了基于协调率和考虑车流的相邻交叉口决策控制模型;以子区交叉口总协调率大小作为信号配时依据,建立了子区多交叉口群决策控制模型,构造了公共信号周期、绿信比和相位差群体优化函数,设计了一套基于子区多交叉口群决策控制模型的信号配时优化流程,并提出基于遗传模拟退火算法的优化算法,为交通区域协调控制设计提供了一种新途径和新思路。4.通过对比现有交通信号控制系统的结构框架,提出了一种动态分层递阶区域交通信号控制结构,构建了交通区域协调控制群决策支持系统的物理框架与逻辑框架,描述了系统的硬件组成与功能模块;建立了系统的数据库、模型库、知识库和方法库模块,确定了协调控制模型、协调控制最佳信号配时方案的选取依据,设计了系统的数据流和运行结构流程,实现了交通区域协调控制群决策支持系统的集成;以广州市南沙区环市大道西路交通区域协调控制系统设计为例,依次介绍了控制子区划分步骤流程、最佳信号配时方案的计算选取过程,并通过交通仿真分析与实际系统运行,综合有效地验证了本文所述控制子区划分与交通区域协调控制模型方法的科学合理性。