目前,城市交通拥堵问题已经成为严重的社会问题。路口是城市路网的关键节点,根据交通流量的动态变化,实时调整信号配时可以有效提高路口的运行效率。现有的信号控制模型通常以评价指标最优化为目标,构建单目标或多目标最优化模型,已有的多目标信号控制模型通常是将多目标问题加权处理转化为单一目标进行求解,或者是静态交通流情况下的固定配时模型,未能根据路口交通流量实时变化进行动态调整。为有效提高路口运行效率,本文提出基于改进粒子群算法的路口多目标信号实时控制模型,具体内容如下:对路口信号控制的国内外研究现状进行分类评述,对路口信号控制基本概念以及三大指标进行了分析。通过对路口信号控制模型主要算法的分析并比较,得出粒子群算法的优越性,为本研究奠定理论基础。对粒子群算法进行改进并建立模型。针对既有的路口多目标信号控制模型存在的问题,综合考虑各项影响因素,建立以延误最小、停车次数最少、通行能力最大为目标的优化路口实时控制模型,并采用基于Pareto最优化的多目标粒子群算法对该模型进行求解。通过变量定义,位置及速度更新,参数设定,结合粒子群算法原理给出算法流程。最后,通过实例对所建的路口多目标信号实时控制模型进行验证。通过Matlab编程,确定惯性权重和加速常数。在确定粒子群算法的最终参数配置基础上,将最优配时方案结果与现状配时和转化为单目标情况下的信号控制模型对比,验证了模型和求解算法的优越性。该研究能够实现信号配时的实时变化,可有效提高信号配时的利用率,从而降低路口的平均延误、平均停车次数,提高每个相位的有效通行能力,有效提高了路口的运行效率。