场景背景

智能交通信号配时优化是提升城市交通管理水平的关键环节。其核心目标是在多相邻路口组成的区域路网内，通过高精度感知与协同控制，实现信号配时方案的时空协调，从而最大化区域整体通行效率和最小化平均车辆延误，有效减少车辆在交叉口之间的频繁启停、溢出和区域性拥堵，从而保障城市路网的平稳、高效运行。

场景痛点

传统信号控制系统面临两大核心挑战：

• 业务复杂度高与响应滞后： 区域路网内各路口配置差异大，且交通流具有强动态、快变化的特征，导致控制策略难度极高。人工调优依赖于专业交通经验且效率低，难以适应复杂变化的交通流，系统调优主要集中在单点及干线优化上，全域协同优化能力不足，常导致“单点通、全局堵”。
• 算法优化难度大： 全域信号配时优化需要考虑区域内各种复杂交通场景，核心难点在于识别并组合交通流关联强的路口群组进行协同控制。算法优化涉及多目标冲突与控制变量的组合爆炸，难以在高复杂度的非凸多峰评估函数中找到适应实时交通流的全局最优解。

解决方案

伐谋采用先进的自动演化搜索技术，将交通信号配时问题自动抽象为可验证的优化搜索问题。系统在演化过程中持续生成、评估并改进启发式优化策略，在无人干预的条件下不断逼近全局最优解。在该问题中，伐谋迭代出了如下的两阶段优化框架：

• 区域划分：伐谋迭代划片组合算法，明确最优的区域划分与路口组合方案，使区域内信号控制实现高度协同，区域间保持相对独立；
• 区域内联合控制：在更小的子区域范围内，对多路口信号灯进行联合控制，实现绿波通行。

产品效果

• 效果上：平均延误时间减少，路网通行效率提高
• 业务上：通过算法自动化求解，减少了算法迭代的人力投入；基于数据驱动可以实现控制算法的快速迭代与部署