随着城市拥堵及污染问题日益严峻,现代有轨电车因其较大运量与绿色环保的优势得到了快速发展。现代有轨电车普遍采用半独立路权运行,行驶至交叉口时可能因遇红灯而导致旅行时分增加,因此有必要实施信号优先以提高有轨电车在交叉口的通行效率。然而,仅简单给予有轨电车信号优先又将导致沿线交叉口社会车辆的牺牲过大,难以实现交叉口运行效率最高。为此,有必要从有轨电车和社会车辆整体利益最大化的角度出发,深入研究有轨电车时刻表与沿线交叉口信号方案的协同优化。本文以半独立路权下的有轨电车为对象,首先从时刻表编制层面出发,考虑车站乘降量波动导致的停站时分概率分布,建立有轨电车时刻表和沿线交叉口信号配时的协同优化模型,使有轨电车和社会车辆整体运行效能期望值最大。进一步地,考虑有轨电车发生延误的情景,研究有轨电车运行时分调整和沿线交叉口信号主动优先协同优化,实现有轨电车乘客与社会车辆使用者加权人均延误最小。论文主要内容包括:（1）在计划编制阶段,考虑停站时分波动,建立有轨电车时刻表与社会车辆绿波控制的协同优化模型。通过调整有轨电车各子区间运行时分及沿线交叉口信号配时参数,实现有轨电车旅行时分期望最小与社会车辆绿波带宽度最大。模型利用CPLEX进行求解,以国内某有轨电车线路为例对比本文模型与既有模型所得方案的技术经济指标（如有轨电车旅行时分、社会车辆绿波带宽等）,验证模型的有效性。与两种既有研究(TRAMBAND绿波带中心线法,Ji等^[39])相比,本文模型实际旅行时分分别下降16.5%和12%,交叉口停车次数分别下降35.7%和18.2%,社会车辆绿波带宽度均增加20.9%。（2）针对运营过程中有轨电车偏离计划时刻表的情景,提出了有轨电车运行时分调整与信号主动优先的协同优化模型,通过实施信号有条件主动优先、调整有轨电车停站时分与区间运行时分,实现有轨电车乘客与社会车辆使用者加权人均延误最小。模型采用遗传算法求解,与仅调整有轨电车运行时分、仅实施无条件主动优先、仅实施有条件主动优先相比,本文方法可使加权人均延误分别下降22.2%、41.1%与9.7%,使得交叉口整体利益最大。