1.一种基于改进遗传算法的全局交通信号灯调控方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：模型简化与优化目标；

S2：模型的假设；

S3：数据预处理；

S4：基于改进的遗传算法的交通信号灯全局优化调控；

S5：基于先验规则的图拓扑优化；

S6：基于遗传算法与先验规则结合的交通信号灯调控；

所述步骤S1中的优化目标为： ；

其中，V为车辆总数，Mj为车辆j的得分，D为总时长，Tj为车辆j到达终点的时刻，F为车辆j按时到达终点的基本得分。

2.根据权利要求1所述的一种基于改进遗传算法的全局交通信号灯调控方法，其特征在于，所述步骤S4中遗传算法的步骤包括：S41：染色体编码；

S42：种群初始化；

S43：适应度值的计算；

S44：遗传算子设计；

S45：算法终止条件。

3.根据权利要求2所述的一种基于改进遗传算法的全局交通信号灯调控方法，其特征在于，所述步骤S41中染色体编码的步骤包括：将路口进行编码，存储为变量 cross_data，排序后存储至数组cross_num 中；

对每个道路的路口进行编码；

按照数组 cross_num 所存储的路口顺序进行连接，形成最终染色体。

4.根据权利要求3所述的一种基于改进遗传算法的全局交通信号灯调控方法，其特征在于，所述步骤S41中染色体编码的步骤还包括：对路口和道路进行删减，删除没有车子经过的道路以及只有一条道路连接的路口。

5.根据权利要求2所述的一种基于改进遗传算法的全局交通信号灯调控方法，其特征在于，所述步骤S44遗传算子设计的步骤包括：选择算子；

交叉算子；

变异算子。

6.根据权利要求5所述的一种基于改进遗传算法的全局交通信号灯调控方法，其特征在于，所述选择算子的步骤中，个体被选择的概率为：；

其中，fitnessi为个体i的适应度值。