随着社会经济的发展,交通需求持续加强,交通拥堵、环境污染、交通事故、能源短缺等各种城市交通问题日益严重。交通控制系统从初期的单点定时控制发展到如今的区域自适应控制,成为治理城市交通问题的重要举措。近年来,随着计算机技术、通信技术、人工智能等现代高科技技术的不断发展,交通诱导系统也应用于城市交通系统中,诱导效果也在不断提高。交通控制系统和交通诱导系统作为智能交通系统的重要组成部分,管理目标都是城市路网的交通流,二者既相互联系、又相互影响。交通控制系统和交通诱导系统独立运行时各自都能取得很好的效果,但是从系统的角度看,并不一定能取得最优的效果。如何将交通控制与交通诱导协同运行,达到系统最优的效果,实现交通管理系统的资源节约与整合,实现交通管理手段的时空互补,对于改善城市交通问题具有重要意义。本文对交通控制系统、交通诱导系统、交通信息处理等基础知识进行了综述,综合国内外的研究成果,分析了交通控制与交通诱导协同的关系,总结了交通控制与交通诱导协同的模式。以均衡路网上的交通流量,消除局部地区的交通拥堵,让整个路网交通系统恢复到平衡的交通状态为核心思想,提出一种基于消除拥堵和区域内总的行程时间最小的双目标协同优化模型。模型从加权平均饱和度和加权平均饱和度的方差作为切入点,判断协同小区内是否存在路段或交叉口的拥堵,如存在则通过调整绿信比,均衡路网交通流量消除拥堵,否则以协同小区的总的行程时间尽可能小为目标进行绿信比的调整和路网流量的分配。针对提出的双目标协同模型,分别设计了以消除拥堵和优化行程时间为目标的求解算法。其中,消除拥堵的求解算法采用小步长的试算优化不断调整信号配时参数,达到消除拥堵的目的,优化行程时间的求解算法采用遗传算法进行求解,得到控制与诱导的控制变量。最后通过实例仿真,验证了模型及算法的有效性。最后对论文进行了总结和展望。总结了本文的主要研究成果,并对未来的研究提出了改进方案。