随着社会经济的快速发展和城市化进程的加快,城市机动车保有量呈现飞速增长趋势,导致道路网络的交通负荷日益增大,给人们的日常生活带来严重的影响,如日常出行频繁遭遇拥堵、空气质量下降、居民的出行成本增加等。城市交通信号控制和交通流分配是两类应对交通拥堵问题常用的手段。交通控制和驾驶员路径选择协调运作可以有效降低出行延误时间,提升城市交通网络的通行效率。因而,对交通流分配和信号控制的组合优化研究具有十分重要的意义。论文首先分别建立了满足用户均衡原则的交通流分配模型和区域信号控制优化模型,并给出了相应的求解算法。然后,论文建立了区域交通流分配和信号控制组合优化双层规划模型。上层规划模型是信号配时优化模型,建立了以车辆控制延误、单位时间的平均延误和道路行驶时间加权综合的目标函数,目的是为了使路网用户总出行时间最小。下层模型目的是为了实现区域中交通流的均衡分配。针对上述模型论文提出了迭代优化的启发式算法,上层模型使用蜂群优化算法进行求解。对于下层模型,在原Frank-Wolfe算法的基础上,将由信号控制所引起的延误以惩罚值的形式加入到阻抗函数中,得到新的综合阻抗函数,使用改进Frank-Wolfe算法进行求解。为了分析说明组合优化模型的有效性,将其与两阶段模型进行比较。两阶段模型没有考虑交通流分配和信号控制优化之间的相互影响,只是将通过交通流量分配模型得到的均衡交通流作为输入量提供给信号控制优化模型。将组合优化模型的优化结果与两阶段模型的优化结果进行对比,结果显示区域交通流分配和信号控制组合优化模型要优于两阶段规划模型。