随着城市化进程加快,交通拥堵问题日益突出,城市固有道路网面临着越来越大的交通压力,大力发展智能交通系统是解决该问题的最有效途径。交通信号控制系统是智能交通系统的重要子系统,合理的信号控制能够有效提升干线车辆通行效率,而多个干线路口信号的协调控制具有更高的工程应用价值与理论价值。交通信号控制问题具有复杂性、非线性、不确定性等特点,难以用精确系统数学模型表示和求解。模糊控制由于不需要精确的数学模型,在处理复杂非线性系统中有着巨大的优势,被广泛应用于智能交通控制系统中。为解决典型模糊控制在处理不确定性问题方面的不足,本文以二型模糊控制理论为基础,为系统隶属度函数增加新的维度来描述其不确定性,围绕交通信号控制策略展开研究,论文主要工作有:研究了交通信号控制的相关理论,系统分析了采用模糊理论并应用二型模糊控制器解决干线信号控制问题的合理性,在此基础上,研究了单交叉口交通信号控制。以城市干线主交叉口实例为研究对象,建立基于二型模糊控制的四相位控制模型,解决了典型模糊控制中隶属度函数无法自适应变化的缺点。根据实际大型干线单交叉口的交通流数据,以平均延误作为最终优化指标,得到最优信号控制方案。使用仿真软件,对比验证了控制策略的有效性。研究了干线多交叉口交通信号的协调控制。在干线大型单交叉口模糊控制的基础上,结合道路实际,根据相邻交叉口的相关性分析及干线评价指标模型,设计了周期模糊控制器及相位差模糊控制器,建立了二级模糊结构。基层控制级分配合理的通行权,并得到各个相位的绿灯通行时间。干线协调级在干线直行相位时,根据相邻交叉口之间的车辆数来调节干线直行相位的绿灯延时修正量,以实现最小延误控制。使用改进遗传算法和最优—最差蚁群算法分别对隶属度函数和模糊规则进行寻优调节,结合城市干线道路实际,使用仿真软件进行了对比验证,验证了控制效果。研究结果表明,改进的模糊控制方法在解决交通信号控制问题时具有一定优势,较传统的控制模式,主要控制指标都得到了优化提升,有效提高了交通效率,具有较好的工程价值与一定的理论价值。