随着汽车工业的发展和人民生活水平的日益提高,城市机动车辆拥有率也急剧增加,道路通行能力与交通需求之间的矛盾日益突出。在现有道路条件下,采用先进的交通信号控制技术,是缓解交通拥堵、提高交通效益的有效途径之一。本文以城市交通信号控制系统中的单交叉口为研究对象,通过对单交叉口智能控制方法的研究,改善单交叉口交通信号控制效果。本文分别采用两种控制方案对单点交通信号控制进行研究,即基于改进粒子群(PSO)算法的信号配时和基于相序优化的模糊控制的方法,并且通过仿真实验验证了方法的有效性和合理性。首先,对基于改进粒子群算法的信号配时进行研究。把每一相位的排队长度都作为优化目标,采用多目标信号配时模型以满足不同的交通需求,并采用改进PSO算法进行求解,实现不同交通流条件下的四相位定相序信号配时。在深入研究分析PSO算法的基础上,引入变异因子和惯性权重自适应策略对该算法进行改进,既发挥了PSO算法随机优化收敛速度快的优点,又克服了该算法易陷入局部最优点的缺点,显著提高了该优化算法的性能指标。其次,对基于相序优化的交通信号模糊控制方法进行研究。模糊控制器以当前相位和下一相位的排队长度为输入变量,当前相位的绿灯延长时间为输出变量,并且根据当前相位的绿灯延长时间的长短来判断是否进行相序优化。为此设计了一种相序优化算法,在不改变主相序(东西、南北相位)的基础上,主相内根据实际交通状况进行相序灵活调整,可以获得更好的控制效果。模糊控制器输入、输出变量的隶属度函数较多,人工设置难以保证其合理性,而且固定的模糊隶属度函数难以适应时变的交通流,因此采用遗传算法对其隶属度函数进行优化。最后,对所设计两种控制方案进行实验仿真。仿真结果表明,本文所设计的两种控制方案均比定时控制的效果有了明显改善。基于改进PSO算法的信号配时方案在交通流比较均衡的路口效果良好,而基于相序优化的模糊控制方法能够更好地用于交通流不均衡的交叉路口。