交通流的产生离不开出行者的选择和决策,其本质就是出行者出行行为集计的结果,而路径诱导系统的效果归根到底也取决于出行者在诱导信息作用下的路径选择行为,所以说诱导信息作用下路径选择行为的研究具有重要的理论意义和现实价值。本文首先通过调查统计和模拟实验研究驾驶员路径选择行为的特点和决策机制,并以此研究结论为基础在认知心理学框架下提出真实合理的行为假设,构建符合实际的行为决策模型来模拟和分析出行者的路径选择行为,最后采用多智能体仿真技术研究交通信息的发布模式,为交通诱导系统的构建和诱导信息的发布提供理论依据和技术支撑。本文的工作内容和创新点汇总如下:1.设计并通过SP场景实验获取VMS信息作用下驾驶员路径选择的行为数据,通过经验路径、最优路径和选择路径之间的关系定义了驾驶员对诱导信息的服从行为,并基于服从率构建有序回归模型,总结了影响驾驶员服从信息的不同因素,结果表明年龄、收入、性格、职业、对信息的信任程度、出行经验和路径选择风格直接影响诱导信息对驾驶员的作用。2.基于前景理论对驾驶员路径选择行为中的风险态度进行分析,结合问卷和调研的实证数据对风险态度参数进行估计并验证。同时考虑了驾驶员间的异质性,得到不同类别驾驶员的风险态度特征,结果表明随着年龄的增加,驾驶员间的异质性更加明显,而且在面对收益时的风险规避程度随着收入的增高而下降。3.开展模拟实验研究诱导信息作用下出行者的逐日路径选择行为,探究驾驶员从内部经验和外部信息进行学习的过程,研究发现随着出行经验的增加,出行者对不同路径会形成偏见,路径选择决策中习惯作用比较明显,习惯的作用随着决策环境复杂性的增加而增大。4.借鉴认知心理学和SOAR认知框架,基于对调查、模拟等数据研究获得的结论和启示对路径选择行为的认知过程进行描述,同时反映驾驶员在路径选择行为中的感知、工作记忆、长期记忆、组块和强化学习等功能。5.对比分析多智能体仿真模拟结果和调查统计获取数据,结果表明基于SOAR认知框架的路径选择模型能够合理有效地模拟现实决策过程,并基于此认知模型仿真得到预测信息发布模式在诱导效果和路网均衡上优于实时信息模式。