随着社会经济的快速发展,城市规模不断扩大,人口数目不断增长,交通需求量急剧增加,导致城市交通拥堵问题愈发严重。交通拥堵在很大程度上造成了时间损耗,大大增加了出行成本,这已成为制约城市可持续发展的因素之一。驾驶员出行的决策行为直接影响整个路网的通行情况,因此,应合理运用相关理论知识建立模型体系来进一步优化整个路径选择系统,将博弈论作为分析工具应用到驾驶员的路径选择中,两者的结合使路径选择问题有了新的突破,通过对驾驶员之间的博弈建立数学模型,将抽象问题具体化,能够更好地把握驾驶员之间的内在联系,根据联系建立博弈模型,求解出出行收益达到最大化的可能情况,从而为合理地制定交通管理策略提供理论依据,进而减少出行时间,降低出行成本,缓解交通拥堵,增强路网的通行能力,还可以为构建和谐社会排除障碍。因此,考虑到驾驶员之间博弈信息的不确定性,本文主要研究了完全信息静态博弈下驾驶员路径选择均衡和不完全信息静态博弈下的驾驶员路径选择均衡两大问题。在出行过程中大多数驾驶员所期望的是出行成本最少,通过驾驶员的选择策略所获得的收益为条件建立博弈模型,并给出相应的求解方法,用来求解出驾驶员选择最优路径的均衡解,最后给出实际算例进行验证,准确分析了模型的可行性及实用性。具体研究内容如下:(1)介绍了驾驶员出行路径选择均衡问题的研究背景和研究目的及意义,综述了博弈论在交通领域的应用和路径选择问题的国内外研究现状,并且论述了本文涉及到的博弈论知识。(2)基于完全信息静态博弈理论,对驾驶员的出行路径选择均衡问题做了研究。根据驾驶员之间的博弈关系,定义了博弈理论下的支付函数,并给出不同策略下驾驶员的收益值,引入求解纳什均衡的一种新方法,即最优反应函数法,对驾驶员路径选择的完全信息静态博弈模型进行了求解,从而根据纳什均衡解得到每个驾驶员的最佳路径选择。最后通过实例,有效地说明了所构建模型与算法的可行性。(3)基于不完全信息静态博弈理论,对驾驶员A和驾驶员B之间合作的选择均衡问题做了研究。首先对事先不确定类型的驾驶员A和驾驶员B建立静态贝叶斯博弈模型,运用划线法求解出该博弈模型的纳什均衡解,然后运用海萨尼转换法,引入一个虚拟的参与人“自然”,使得驾驶员A知道驾驶员B的类型的概率分布,并将不完全信息静态博弈进行海萨尼转换,进而求解得出其贝叶斯纳什均衡,并对均衡解的参数进行了分析,从而获得最佳的选择策略。