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在智能交通系统中，基于交通模型的控制策略能有效地解决路网的优化控制问题，近年来得到广泛研究。但对于大规模城市交通路网，这类控制策略（如模型预测控制）的在线计算量急剧增大，以致实际很难实施。本文提出了大规模城市交通路网的递阶结构，通过任务的分解来降低预测控制在线计算的复杂度。同时考虑到我国大城市交通拥堵的突出问题，提出以解决拥堵为目标的拥堵控制问题代替传统意义上对某个性能指标的优化。论文研究了解决交通拥堵的控制策略和算法，并基于CORSIM软件模拟真实的交通状况进行仿真，验证了递阶控制与拥堵控制的效果。本文的主要工作如下：1）搭建了CORSIM仿真接口。基于CORSIM提供的C++程序进行二次开发。利用CORSIM的RTE接口得到它的实时仿真数据，随后通过MATLAB引擎将数据传递给MATLAB控制程序进行计算并将计算结果传回CORSIM。实现仿真软件与控制策略程序之间的数据传输，为后续控制策略的研究打下基础。2）提出了大规模城市交通路网的递阶结构。将大规模城市交通路网分成若干子路网，同时递阶控制结构分为上下两层，上层通过对于子路网之间车流量的协调实现对于整个路网加权车流率的优化。下层采用模型预测控制，在尽量满足上层要求的同时优化子路网的累计车辆数，并将得到的控制信号传递给各个路口信号灯。通过CORSIM平台的仿真验证了递阶控制优于分散控制，与集中控制相比大大降低了在线计算量，同时控制效果比较接近。3）饱和城市路网的拥堵控制。基于饱和城市交通路网的特性得到了相应的模型，并对城市交通路网的拥堵控制进行标准化描述。定义了拥堵的概念，并在此基础之上提出了城市交通拥堵控制问题中冗余约束判断的充分条件。采用CORSIM进行仿真，验证了拥堵控制的效果。4）改进饱和城市交通路网模型，使改进后的模型可以适用于饱和及非饱和情况下的城市交通路网。考虑到城市交通控制中通常采用几种固定的绿信比方案，提出一种新的拥堵控制问题，选择满足要求的绿信比方案。