解决城市交通问题的两大关键手段就是交通信号控制和交通流诱导。交通信号控制是对交通流进行通行权控制的有效手段,通过分析各个交叉口的车流到达率、路段排队等交通数据,在时间维度上为不同相位的交通需求合理分配绿灯时间,在尽量满足所有相位交通需求的前提下控制车流有序流向下游路段。而交通流诱导是根据实时的交通道路状况,通过对交通流的合理诱导和分配,在空间维度上给出行者提供不同的交通拥堵信息和建议路径信息,使其尽量避开交通拥挤路径或发生交通事件的路段。区域边界属于两个性质相异的子区接合部分,受到控制与管理方式不同的限制,往往很容易形成交通瓶颈。区域边界交通控制和诱导的协同是指在相邻控制子区的边界范围,整合交通控制与诱导的功能优势,通过调整控制参数(周期和绿信比)和诱导参数(车辆到达率),使信号控制与诱导相互支撑、相互配合地完成控制子区的交通流管理目标。协同的目标就是联合使用交通控制和诱导两种管理手段产生优于单一系统作用之和的效果。本论文的研究内容主要由以下三个部分组成,具体内容如下：(1)考虑区域边界的控制子区划分,即通过分析路网分区的原则确定在何地实施协同。本文提出了基于交叉口关联度的控制子区划分方法,在确定关键交叉口后,通过计算路口间的关联度和周期原则来确定该路口是否与关键交叉口划分在同一子区；最后通过比较子区的延误、排队及旅行时间三个指标来验证子区划分的有效性。(2)协同时机判定。通过预测子区的交通状态,在时间上为协同的启动时机提供一定的依据,即何时实施协同。本论文分析了交通拥挤时交通参数的变化情况,通过主成分分析方法将路网的路段信息降维,结合模糊综合判定方法,提出了一种基于预测数据的协同时机预判算法。通过仿真表明：此算法可以有效预判下一间隔的交通状态(本文设置5分钟为一个时间间隔),对拥堵的形成和消散现象给出及时的提示,通过分析车辆到达率对拥堵消散的影响,来寻找启动协同策略的最佳时机,为下一章协同策略与协同优化算法的启动提供时机依据。(3)区域边界交通控制与诱导协同优化模型研究。从系统最优的角度出发,以周期、绿信比、流入量为控制分量,路网总行程时间和交叉口延误综合最小为目标,构建了区域边界控制与诱导的协同模型。本论文采用遗传算法对协同模型进行求解,从时间维度和空间维度上优化和分配路网流量,从而实现区域边界诱导与控制的协同。将最优解作为路网参数输入,通过Paramics仿真软件来实现仿真验证,验证结果表明：本文算法能有效提高路网的总行程时间、交叉口延误以及停车次数等交通参数指标,提高路网的运行效率。