随着城市化进程的加速，交通拥堵问题日益严峻，交通信号灯配时优化成为缓解交通拥堵的重要手段之一。

传统的交通信号灯配时方法难以适应复杂的交通环境，而智能优化算法的应用为解决这一问题提供了新思路。

粒子群算法（ParticleSwarmOptimization,PSO）作为一种高效的全局优化算法，在交通信号灯配时优化领域展现出巨大潜力。

本文首先介绍了交通信号灯配时优化的研究背景和意义，阐述了交通信号灯配时的概念、影响因素和优化目标，并介绍了粒子群算法的基本原理。

其次，对基于PSO的交通信号灯配时优化研究现状进行了综述，从不同角度分析了该领域的研究进展，并对现有研究方法的优缺点进行了比较分析。

最后，对基于PSO的交通信号灯配时优化研究未来方向进行了展望。

关键词：交通信号灯配时；粒子群算法；优化算法；交通拥堵；智能交通

1.1交通信号灯配时交通信号灯配时是指根据道路交通流的时空分布特征，确定信号灯的周期时长、绿信比、相位差等参数，以实现道路通行能力最大化、延时最小化、安全性最高的目标。

合理的交通信号灯配时可以有效地提高道路通行效率，减少交通拥堵和交通事故。

1.2交通信号灯配时的影响因素交通信号灯配时受到多种因素的影响，主要包括：交通流量:交通流量是影响交通信号灯配时的最直接因素，交通流量越大，所需绿灯时间越长。