交通控制和交通诱导一体化研究是智能交通系统研究中的重要复杂课题。现有的研究并未将控制和诱导完全实现真正的集成,没有有效协调用户最优和系统最优两个原则。本文对城市交通控制与诱导的用户最优与系统最优协调问题进行了深入研究。　在城市交通控制与诱导一体化智能交通管理系统中,交通管理者希望按系统最优原则分配交通流,出行者在根据诱导信息选择路径时却只可能遵循用户最优原则,目标不同,二者是有冲突的博弈关系。本文提出了一种有效协调二者关系,建立合理的交通消费模式,以提高路网效率的解决方案:当交通管理者以系统最优的方法进行交通流分配时,应预先考虑用户的路径选择行为,利用其信息优势和主导地位通过交通控制和交通诱导使交通流接近或达到系统最优状态,同时实现出行者信息缺乏状态下的用户最优。　针对控制与诱导系统一体化中分配、控制与诱导的问题,本文建立了用户最优-系统最优协调模型。模型基于出行者之间及出行者与诱导系统之间的博弈关系,确定出行者依据用户最优原则选择路径,模型的目标是实现系统最优,决策变量是诱导信息和交通信号配时,方法则是利用诱导信息影响出行者的路径选择。针对该模型,设计了微粒群智能求解算法。最后针对一虚拟路网对模型进行了仿真,验证了该模型的预期结果,分析了微粒群算法的收敛性及算法效率。　本文还采用博弈论方法,以交通管理者和出行者为局中人,反映出行者之间的竞争关系和出行者与诱导系统的对抗合作关系,并分析了不同诱导策略的作用和出行者的行为,以及路网中交通量的变化。实例仿真表明,某些策略的诱导结果可能与预期相反,使路网中交通出现大幅度波动,降低路网效率。　通过建立的控制与诱导一体化中用户最优与系统最优协调的交通分配模型,实现了实际意义上的系统最优,实现控制和诱导真正的集成和用户最优和系统最优两个原则有效协调,可有效提高城市路网效率和实际通行能力。对城市交通组织和管理具较大的指导意义和广泛的应用价值。