随着城市化进程的加快，交通拥堵问题日益严重。为了缓解这一问题，本文提出了一种基于多目标优化的城市交通流量调控模型。该模型以最小化平均通勤时间和减少环境污染为目标，综合考虑了道路容量、公共交通优先策略以及实时交通数据等因素。
首先，通过收集历史交通流量数据和环境监测信息，构建了一个包含多个变量的数学模型。其次，采用遗传算法对模型进行求解，寻找最优的信号灯配时方案与公交线路调整策略。最后，利用仿真软件验证了模型的有效性，并通过对比实验展示了其在实际应用中的优势。
本研究不仅为城市管理者提供了科学决策支持，还促进了智慧城市建设中智能交通系统的发展。未来，我们计划进一步拓展模型的应用范围，探索更多复杂场景下的解决方案。