基于串行PSO算法的交通信号网络优化控制研究主要针对城市交通信号配时优化问题，提出了一种改进的串行粒子群优化（PSO）算法。该算法通过将交通信号控制问题建模为多目标优化模型，以车辆平均延误时间、排队长度和通行效率为优化目标，利用串行PSO算法对交叉口信号周期、绿信比和相位差等参数进行动态调整。相较于传统PSO算法，串行PSO通过引入自适应惯性权重和局部最优信息共享机制，有效避免了早熟收敛问题，同时提高了算法的全局搜索能力。仿真实验结果表明，该算法能够显著降低车辆延误时间，提升路网整体通行效率，为城市交通信号优化控制提供了新的解决方案。