随着城市化进程的加快，交通拥堵问题日益突出，传统的交通信号控制方法难以满足复杂多变的交通需求。遗传算法作为一种模拟自然进化过程的智能优化算法，在交通信号优化领域展现出良好的应用前景。然而，标准遗传算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优等不足。本文提出一种改进的遗传算法，通过引入自适应交叉变异算子、精英保留策略以及局部搜索机制，显著提升了算法的搜索效率和优化性能。将该算法应用于城市交叉口信号配时优化，建立以车辆平均延误时间最小化为目标的优化模型。仿真结果表明，改进后的遗传算法能够有效降低交叉口车辆延误，提高通行效率，为解决城市交通拥堵问题提供了新的技术手段。