随着我国社会经济的快速发展与城市化进程的高速推进，城市居民汽车保有量急剧增长，随之而来的交通拥堵等问题对城市交通系统的管理提出了巨大的挑战。为此，作为智能交通管理领域核心研究课题的网络交通协调控制受到了愈发广泛的关注。该课题的一个关键因素是交通信号控制，其目标是通过接收并分析目标区域内传感器采集的各种交通运行状态数据，考虑交叉口之间相互的交通流影响，然后对交通控制参数（如信号周期、相位差、相序以及绿信比等）进行调整，从而实现区域路网的信号控制优化。交通信号控制方法可以大致分为以最大化绿波带宽为目标的绿波协调控制和以交通流模拟指标（如延误、旅行时间和饱和度）等为目标的优化方法。针对不同的交通流运行状态，可以分为面向非饱和交通流和饱和交通流的优化方法。传统的交通信号控制方法主要关注对时间资源（信号）的配置优化，而较少关注对于空间资源（车道功能）的优化。事实上，引入空间资源的调整可以扩大信号控制模型的解空间，增强其优化能力。为此，结合时空资源的优化方法在近年也得到了更加广泛的关注。
　　本文以城市道路网络为对象，在传统的交通信号控制的基础上，引入了对可变导向车道的控制，建立了考虑可变导向车道的网络交通信号协调控制方法，其主要工作和创新点包括：
　　（1）构建了一种基于进口道饱和度与排队长度两项指标的可变导向车道控制模型。该模型以切换车道功能的周期为分界点，配合适应变化后车道功能的信号配时方案，通过比对该分界点前后若干周期内的指标变化，确定是否进行可变导向车道的功能切换。在确定切换后，插入一个一周期的过渡信号方案以保证在切换过程中进入可变导向车道进口道的车辆能够顺利离开交叉口。实验证明，该模型可以在合适的时机与条件下进行车道功能切换，更加均匀地将流量分散在不同方向的进口道中。
　　（2）构建了一种基于干线协调的网络信号控制模型。以流量为导向，选取道路网络中需进行优化的路径，以路径为绿波优化对象。建立了可适应不同路径结构的绿波模型生成方法，为路网中的所有路径同时生成混合整数线性规划约束条件，接收路网现状信号控制参数，以及来自可变导向车道模型优化后的参数，并根据各路径流量为其分配权重，构建目标函数。实验证明，该模型能够正确地为各路径建立约束条件并生成绿波。仿真数据显示模型生成的绿波可以明显降低优化路径所经过交叉口的延误、排队长度以及车辆的停车次数。