交通灯是管理城市交通的重要工具,交通灯对道路交通流的影响近年来引起广大学者的广泛关注。目前绝大部分的交通灯时间都是预先设定好的,所谓静态,或者非动态配时。不管是车流高峰还是低谷,红绿灯的时间及间隔都固定不变,显然地,在这样的配时策略导向下,车流辆多时不能合理发挥交通导向作用,车流辆少时不但不能提高车辆的通行效率反而造成不必要的延误。针对这一问题,当前信号灯动态配时策略研究主要采用的算法有模糊理论、神经网络、和遗传算法三大类。本文提出一个基于遗传算法的动态配时策略,主要有以下两个创新点：1.针对目前单一指标研究的不足,本文采用多指标控制策略。例如,在车流密度,延误时间,平均车速等多个不同交通流量指标的基础上展开研究。2.针对目前单一交叉路口指标控制研究的不足,本文综合整条线路上多个交叉路口的交通流量指标,提出一个基于遗传算法的多目标优化组合的交通灯配时策略,仿真结果证明了该策略的有效性。