随着城市化的不断推进,城市道路交通拥堵问题愈发严重。交叉口作为影响城市交通运行效率的重要节点,其信号控制方法的合理性及信号配时方案的有效性对优化城市交通整体运行效益至关重要。本文根据交通流的随机特性优化信号配时模型,对城市道路单点交叉口自适应信号控制方法进行研究,利用机会约束规划的理论与方法,建立了自适应的绿灯时间优化模型,基于自适应粒子群优化算法求解,得到交叉口信号配时方案。论文基于以往学者研究,进行了如下工作:(1)回顾以往研究中处理交通流随机特性的方法,对研究中可鉴之处及现存问题进行述评;阐述交叉口信号控制方式的类别及其各自适用范围;介绍交叉口信号控制基本参数含义并给出其基本计算方法。(2)建立基于最小绿灯偏差值的自适应绿灯时间优化模型,得到以绿灯偏差值最小作为优化目标计算信号配时方案的方法;根据绿灯偏差值特征,对交叉口状态及各相位绿灯时间利用率进行分析,衍生了对各相位绿灯时间进行二次调整的改进模型;通过在交叉口相邻信号周期的交通参数间建立动态联系,提出两阶段自适应绿灯时间优化模型计算交叉口各信号周期配时方案。设计交通场景进行仿真,验证本文提出所有模型的可行性,确定本文提出的自适应信号配时模型各自的适用范围。(3)整理基本粒子群(PSO)算法及自适应粒子群(APSO)算法的原理及算法流程,结合交通流到达率的不确定性,在约束条件中加入机会约束规划并采用罚函数法对其进行处理,在粒子群算法的惯性权重及学习因子中加入随机参数进行自适应扰动,避免算法出现后期搜索范围减小,精度变差的现象。基于自适应粒子群算法,提出了最小绿灯偏差值模型、最小绿灯偏差值改进模型的求解算法,以最小绿灯偏差值模型算法为基础,结合线性规划方法得出两阶段自适应绿灯时间优化模型的求解算法。应用MATLAB对多个算法进行仿真验证,确定了算法的正确性。(4)总结本文提出的多个自适应信号配时模型,对不同类别信号配时模型在不同到达率波动条件下的控制效益进行对比,得到最切合当前交通状态的信号配时方案,据此提出基于关键相位车辆到达率特征的自适应信号配时模型选择策略,保证交通流参数处于各种波动状态时,模型设计的信号配时方案始终可以对交叉口保持良好的控制效益。选取车辆延误、排队长度、停车率等指标对以往研究中基于单一模型应对不同到达率条件的自适应控制策略进行对比,证明本文策略在不同车辆到达率方差条件下的控制效益整体优于基于单一模型的自适应控制策略,验证基于本文模型构建的自适应信号配时模型选择策略的有效性。