科学技术的进步和社会经济的发展导致交通量的急剧增加,交通拥挤与阻塞日益严重,并成为困扰世界各国的难题。交通控制技术结合先进的计算机技术、电子技术和测试技术,是解决交通问题的有效手段,而信号交叉口控制则是交通控制中的重要部分。目前的交通控制技术存在以下的问题:首先,缺乏有效形式的模型来实施对交叉口的建模;其次,已有的控制系统未必适合于某个具体的应用中,无法或很难对已成型的系统进行更改;再次,多个交叉口的协调控制效果仍然有待改进。针对以上问题本文运用混合Petri网和遗传算法的理论和方法,做了以下几方面的研究:首先分析了基于混合Petri网的信号交叉口模型。Petri网是适合于描述异步的、并发系统的计算机系统模型。它既有严格的数学表述方式,也有直观的图形表达方式,可清晰、直观地反应系统中各变量的动态变化。论文在研究了信号交叉口的物理模型,以及系统各变量和模型中各变量的对应关系的基础上,给出了交叉口信号控制系统的混合Petri网模型。模型模块性很强,具有很强的适用性,而且由于Petri网已有多种成熟的编码工具,实现非常方便。其次研究了基于遗传算法的单交叉口的信号配时优化。基于单交叉口的混合Petri网模型,从减小单交叉口延误的角度出发,利用遗传算法对信号交叉口信号配时即模型参数进行优化,从而得到配时的最优化结果。最后研究了干道多交叉口的协调控制,将上面提及的单信号交叉口配时优化算法推广并用于多交叉口的协调控制中,讨论在保证多个交叉口内部总延误最小的情况下,几个交叉口之间最优的相位差。