城市交通信号控制是智能运输系统(ITS)的一个重要组成部分。针对现有的交通信号控制方法中存在的模型复杂、计算量大、难以实现实时控制等问题，本论文从系统的复杂性本质出发，将复杂系统“自下而上”的自组织理论应用于城市交通信号控制之中，对其进行了系统和深入的研究。 首先，在分析城市交通信号控制系统的动态特征之后，得出了其为一个强非线性的开放复杂系统的结论，通过对交通信号控制系统与元胞自动机之间的类似性的深入剖析，论证了建立城市交通信号控制的自组织模型(CA)的理论可行性。 其次，针对城市交通信号控制所具有的开放性、不确定的本质特征，从交通路网的拓扑结构以及信号控制的时空特征出发，确立了等待车辆数在影响路口信号相位决策中的关键性，并将其转化为“拥挤强度”，基于“自下而上”的自组织思想，建立了以路口为单元、路口“拥挤强度”矢量为单元状态的交通信号自组织控制的元胞自动机模型以及相位的非周期切换机制。 再次，针对网络中各路口车流之间的高度耦合性，从车流与一般流体之间的类似性出发，将交通网络比拟为一个在节点处具有转向阀的双向管网系统，通过转向阀对流体行为的相位划分，确定流体的运动模式，并对流体动力学的N-S方程进行数学重构，提出了适应于交通信号控制元胞自动机模型的基于相位的自组织感知规则，描述系统内车流的复杂的动力学行为。 然后，针对交通信号网络中路况的动态时变特征，本文提出了基于复杂适应系统理论(CAS)的路口信号相位切换规则的自适应算法。在将规则编码之后，采用桶队列方法进行规则的信任度分配，在交通控制中心非实时的实现路口信号相位切换规则对交通路况变化的自适应功能。 最后，为验证论文所提出方法的有效性，开发了交通信号控制仿真实验平台，实验系统包括路网模块、车辆运行模块、评价模块、相位决策模块、自组织规则模块、初始化模块以及输出模块等，实验及仿真结果都表明本论文所提出方法的有效性和实用性。