近年来随着汽车保有量的急剧增长,城市道路的交通拥堵现象越来越严重,尤其是在上下班高峰时段,由此也导致出行者的行程时间变长、耗油量提高、噪音和环境污染及交通事故等一系列问题。显然,交通信号控制的优化调节对缓解交通拥挤,提高交通运输效率具有重要意义。交通控制系统是一个复杂的非线性动态系统,由于受交通环境,天气,驾驶员选择,突发事件等因素的影响,使得传统控制器的性能受到了很大的制约。尽管现有的典型(一型)模糊交通控制系统在一定程度上提高了车辆的通行效率,但自身在处理模糊不确定性方面的不足,降低了其处理复杂交通系统的能力。而二型模糊系统是一种基于二型模糊集合理论的非线性控制系统,其三维模糊集合特性提供了新的自由度来描述系统的不确定性行为,更适合于交通信号控制系统的研究。在分析典型模糊交通控制系统存在问题的基础上,本文分别以单交叉口,交通干线和区域交通为研究对象,运用二型模糊控制系统,围绕交通模型和交通信号控制策略展开研究,论文主要研究内容如下：(1)单交叉口二型模糊交通信号控制。为了实现单交叉口的有效控制,本文以四相位单交叉口为例,建立了相应的排队长度模型和车辆延误模型,并针对单交叉口中的动态不确定问题,设计了一种单交叉口二型模糊控制器,根据车流实时信息动态决定每一相位的绿灯配时以达到最小的车辆平均延误,从而增强车辆在交叉口的通行效率。通过不同条件下的实验对比,验证了所设计控制器的出色性能。最后,针对二型模糊控制器中参数设置难的问题,运用DNA进化算法对其隶属度函数参数进行在线优化调节,结果表明优化后的二型模糊交通控制方法具有更好的效果。(2)干线二型模糊交通信号协调控制。为了有效的缓解交通干线的交通压力,本文首先建立干线交通流模型和评价指标模型,每个交叉口采用三相位多车道模式,同时把右转弯车流也考虑在内。针对干线交通的协调性和动态不确定性问题,提出一种交通干线二型模糊协调控制方法,基于建立的干线交通模型,分别设计了基层控制级和协调级两层二型模糊控制器,前者主要负责根据每个交叉口的车流情况进行绿灯配时,后者则主要根据本交叉口到下游交叉口之间的车辆情况来调整本交叉口的绿灯配时,以实现最大绿波带控制。为了进一步提高控制器的效果,除对隶属度函数参数进行了优化外,两个控制器的规则库也进行了调整。鉴于干线交通复杂性较高,需优化的参数较多,针对这一问题,采用引力搜索算法对以上两个控制器的相应参数进行交替优化。仿真测试以五个交叉口组成的交通干线为例,实验结果从多个方面表明了我们提出方法的有效性。(3)区域二型模糊交通信号控制。本文以区域交通路网为研究对象,建立相应的区域交通流模型和评价指标模型并提出一种区域交通多智能体二型模糊信号控制方法。针对路网的拓扑结构,运用多智能体系统的分布式处理和协调技术实现交叉口的相序变换和交叉口间的协同控制,包括路口级二型模糊控制器和协调级控制器,基于建立的区域交通模型,前者根据实时车流信息动态决定交叉口的绿灯配时和相序变化,后者是当某一交叉口要出现拥堵时,调整相邻交叉口的信号控制策略以缓解交通拥堵。鉴于优化的范围进一步扩大,采用算法复杂度更低的差分进化算法来优化二型模糊控制器中的规则库和隶属度函数参数,并且隶属度函数和规则库实行轮流优化策略以降低计算复杂性。仿真测试以十一个交叉口组成的交通网络为例,实验结果证明了我们所提方法的优越性。