在城市道路网中，交叉口相距很近，各交叉口分别设定单点信号控制时，车辆经常遇到红灯，时停时开，行车不畅。为减少车辆在各个交叉口的停车时间，特别是使干道上的车辆能够畅通，于是人们研究把一条干道上一批相邻的交通信号连线起来，加以协调控制，就出现了干线交通信号的协调控制系统（简称线控制，也称绿波系统）。

第一类：针对未饱和的交通流进行研究。

第二类：针对过于拥挤和饱和的交通流进行研究。

细胞传输模型（celltransmissionmodel，CTM）能够覆盖流量-密度-速度基本关係的整个範围并且可以把上述两类方法有机地结合起来。基于CTM建立的交通动力学模型能套用于多种交通状况的交通信号控制。

对于交通干线信号控制而言，通常选择周期、绿信比及初始相位差作为决策变数。对这些决策变数的最佳化方法有很多种，如混沌最佳化方法、人工智慧方法、模糊控制方法等。离散时间滚动区域法在最佳化交通信号方面有其固有的优点，自1974年被提出已有30多年的历史，但该领域的研究及发展，大多仍在欧洲国家。

交通信号最佳化过程中，干道模型中各路口各相位处于排队状态的车辆数目随着时间的推移在不断变化。细胞模型为计算排队车辆数提供了一种简单的方法，即排队车辆数等于相应细胞内车辆数目的总和。

近年来，离散时间、滚动区域法已在包括交通信号最佳化在内的众多领域得到了套用，并取得了较好的效果。离散时间、滚动区域法把时间细分成小的时间段，每个时间段称为一个滚动区域。由于在细胞传输模型中，时间也被分成相同的间隔，因此把二者结合起来是完全可行的。离散时间、滚动区域法把每个滚动区域分成两个部分，在前一部分时间执行的是上一个滚动区域的最佳化方案，后一部分时间则在本滚动区域干道模型排队车辆数目条件下，对目标函式进行验证。如果干道内车辆总延误仍取得最小值，则继续执行该方案，否则重新最佳化。

为验证细胞传输模型及离散时间、滚动区域最佳化方法，以两个交叉口构成的干道模型为例，编写了一个名为Simulation-Ⅱ的仿真程式，以此程式对轻度交通流、中度交通流、重度交通流三种交通状况进行了仿真，并与Head的方法作了比较。干道中各交叉口直行和左转各为一个车道。轻度交通流、中度交通流、重度交通流的交通需求分别为：720辆/小时/车道、1080辆/小时/车道、1800辆/小时/车道。三种交通流状况下仿真程式的参数见图1。

图1 仿真初始参数

三种交通流状况的仿真结果及其与Head的方法比较见图2。

从仿真结果可以看出，与Head的方法相比，上述最佳化方法可使三种交通流状况平均延误减小14%～26%;对于轻度和中度交通流，不管是主干延误还是次干道延误都有不同程度的减小;对于重度交通流，次干道车辆延误有所增加，但是主干道车辆延误却减小了37%。

图2 CTM-RH方法与Head方法的比较