采用延误、停车次数、排队车辆均衡度加权的形式，形成综合性能指标KI。考虑在不同交通流量条件下上述指标的权重系数，以交叉口每相位处理车辆的平均KI值最小作为优化目标。如何使用NSGA-2算法来求解

这是一个多目标优化问题，需要使用NSGA-2算法进行求解。步骤如下：

1. 定义决策变量：交通流量，即每相位处理车辆数目。

2. 定义目标函数：采用延误、停车次数、排队车辆均衡度加权的形式，形成综合性能指标KI。考虑在不同交通流量条件下上述指标的权重系数，以交叉口每相位处理车辆的平均KI值最小作为优化目标。

3. 确定变量的范围和步长，生成初始种群。

4. 运行NSGA-2算法，得到一组非劣解集合。

5. 从非劣解集合中选择最优解，即交叉口每相位处理车辆的平均KI值最小的解。

6. 根据最优解的交通流量，实际控制交通流量，优化交叉口的交通性能。

7. 不断重复上述步骤，直到达到预期的交通性能。

需要注意的是，在确定目标函数时，需要考虑到延误、停车次数、排队车辆均衡度之间的权衡关系，以及不同交通流量条件下的性能指标变化。因此，需要进行充分的分析和实验，调整好目标函数的权重系数。