随着人们生活水平的提高,机动车保有量逐年上升,也引发了交通拥堵、环境污染等一系列问题。近年来,北京多次发布空气重污染红色预警,引起诸多关注。紧急采取的机动车禁行和限行措施虽然在短期内起到了补救的作用,但因遏制交通需求而无法长期实施。如何采用更为合理持久的管控策略,以诱导为主,限制为辅,将机动车尾气排放控制融入日常的交通管理中,是亟待解决的问题。本文选用信号配时和排放收费两种管控措施,对考虑环境效益的交通管控策略优化模型和方法展开研究。主要工作如下:(1)利用双层规划理论,将基于交叉口的信号配时和基于路段的排放收费有机结合,从中观角度建立交通排放控制模型,对配时方案和收费费率进行优化。上层是以系统总排放和总行程时间最小为目标函数的优化模型,下层是交通分配与交通方式分担组合模型。通过设置权重系数表征对不同目标的偏好,把上层多目标问题转化为单目标,并将粒子群算法和Frank-Wolfe算法结合,对模型求解。理论分析与算例仿真表明,总排放和总行程时间是两个相互矛盾的目标,无法同时达到最优,但排放的减少比时间的增加更为显著,因此可以通过适当牺牲路网运行效率换取更大的环境效益。(2)在上述模型框架的基础上,考虑到出行者对路阻估计的偏差,对模型加以改进,建立考虑随机特征的排放控制模型。基于随机网络平衡理论,通过次优收费实现随机用户平衡向系统最优的转换。将粒子群算法与相继平均法结合,对模型求解。经算例仿真验证,改进前的模型是改进后的模型的特殊情况,后者应用更为广泛。(3)为更准确地估算路阻,将交叉口处的转向延误纳入行程时间的计算中,建立考虑转向延误的排放控制模型。转向延误的引入,需要把路段上的车流量按相位分解,因此实现了两相位信号配时向任意相位信号配时的拓展。为完成模型求解,采用网络扩展的方式,将交叉口处的一个实际节点用四个虚拟节点表示,并对Frank-Wolfe算法进行改进,使其能够求解带有转向延误的交通分配问题。最后用一个四相位配时的双向路网进行算例分析。