由于经济和物质资源的限制，不断扩大交通基础设施以充分支持这些基础设施使用量的快速增长是不可行的。 对于交通协调系统来说尤其如此，因为道路基础设施的扩张跟不上车辆数量的增加，从而导致道路拥堵和延误以及污染大幅增加。 因此，除了努力建设新的道路外，还必须开发新的智能交通管理和协调系统，以有效地使现有基础设施得到更有效的利用。 但是，要使已部署的解决方案实用且具有成本效益，它需要证明优于当前方法。 可以通过将给定技术与最佳产能利用率进行比较来评估给定技术的有效性。 如果这种比较表明可以进行实质性改进，那么开发和部署智能交通系统的成本就可以证明是合理的。 此外，开发优化模型也有助于容量规划。 例如，在给定的需求水平下，如果最优解决方案显着恶化，这意味着没有任何智能策略可以处理这种需求，而扩展基础设施将是唯一的选择。 在本文中，我们通过在交叉道路网格上调度车辆的案例研究来演示这些概念。 我们为此问题开发了两种优化模型，即混合整数规划模型和时空网络流模型，并表明后一种模型更有效。 此外，我们证明了这个问题的强大 NP-hard 性质，并开发了两个多项式时间启发式解决方案，并与使用时空网络模型获得的最佳容量利用率进行评估和比较。 此外，我们还为管理人员提供了重要的启示。
