交通信号控制与路径诱导在时间、空间两个方面共同影响着交通流模式的演变,研究两者间的关联关系使之协同能够提高路网使用效率和交通流运行状况,具有重要的理论价值和现实意义。传统的信号控制研究中假设交通流量是外生的,不受到信号配时的影响,是不可控变量。在交通信号控制与路径诱导协同研究中,交通流量和信号配时由协同模型内生得到,交通流量是可控变量,这是协同研究与已有研究的主要区别。本文在探讨了ITS内涵的基础上,将信号控制与路径诱导的协同研究归纳为三个研究阶段(静态阶段、动态阶段、ATIS环境下的动态阶段),分析了信号控制与路径诱导相互影响的耦合关系,以及信号控制策略、行程时间函数对协同模型解唯一性与收敛性的影响。分析了信息条件下影响驾驶员路径选择的因素,研究了诱导信息类型对诱导效果的影响,基于元胞自动机模拟对比分析了速度诱导信息与行程时间诱导信息的诱导效果,对logit路径选择模型的建模过程进行了总结。提出了考虑诱导一致性的信号控制与VMS路径诱导的协同模型框架,建立了基于解析法的协同模型与算法。基于元胞传输模型和元胞动态信号控制公式,建立了基于模拟法的协同模型,提出了发布诱导信息的三条原则,并以试验路网为例,对协同效果进行了分析。对已有的交通分配模型、信号控制与路径诱导的协同模型、求解算法进行分析的基础上,提出了信号控制与车载路径诱导协同模型的迭代优化分配算法,基于试验路网,对比分析了交通信号控制与全信息交通分配协同模型、交通信号控制与多用户类交通分配协同模型、交通信号控制与离散选择协同模型的效果。其中路段行程时间计算采用元胞传输模型,考虑了路段间不对称的相互作用、考虑了信号配时策略对行程时间的影响以及排队形成与消散的动力学,信号配时优化采用混合遗传算法与元胞动态控制公式,交通分配采用MSA算法。