随着经济发展与都市规模的飞快增长,机动车出行占比疾速上升,城市中央地区路网在早晚高峰时间表现出愈来愈恶劣的过饱和状况。伴随着车辆数量一直增长的现象,过饱和状况会从某一个交叉口蔓延到附近地区,造成过饱和状态交叉口群的产生,从而致使区域性车辆产生拥挤。城市道路交叉口群具有交通关联性强的特点,对于整个路网的运行状态影响很大。在产生过饱和状态交通拥挤时,经过信号协调优化控制,能够明显改善路网运行效率。本文针对控制区域内的关键路径与关键路段开展协调控制优化,能够极大地提高信号优化的效率,同时能够有效改善控制区域整体的交通运行状况。本文提出的优化控制方法适用于过饱和状态交通控制区域内不同的道路形态与交通运行状况,同时也适用于未达到饱和状态或接近饱和状态的控制区域的协调控制。本文首先根据相邻交叉口关联度的影响因素建立相邻交叉口关联度模型,确定一定区域内的控制区域作为研究范围,并通过平均关联权重对控制区域边界交叉口进行取舍,为后续关键路径与关键路段的判别和控制优化奠定基础。然后基于控制区域内的路网拓扑结构采用广度优先搜索(BFS)识别控制区域内的各条路径。由路径的离散性指标和阻滞性指标建立路径重要度模型判断出用于协调控制优化的关键路径,并找出与关键路径相连的关键路段。最后以关键路径的车流方向为主体,针对关键路径提出以相位协调率最大为目标的优化控制模型,针对关键路段提出以路段通行效率最高为目标的优化控制模型,使二者组成双目标优化模型对关键路径交叉口展开信号协调优化。并通过基于遗传算法的微粒群优化算法(GA-PSO),得到最优相位差组合,实现了控制区域内关键点的信号协调控制。通过案例和VISSIM仿真分析,验证了方法的可行性和有效性,使关键路径各交叉口及路网整体的平均延误和停车次数等指标明显降低。