目前,城市交通拥堵问题越来越严峻,要缓解拥堵的交通路径情况,应合理的运用相关知识建立模型体系来进一步优化整个路径选择系统。为出行者路径选择提供更合理的建议,出行路径最优化是出行者的最终目标,也是交通系统的最佳选择。同时提高了路径的利用效率,使得出行者与管理者的收益值增大。研究合理的出行者路径选择模型和求解算法,可以节约出行成本、减少交通事故、提高交通效率,使出行者更为舒心,具有较高的理论价值和广阔的现实意义。现阶段,着力研究出行者出行的路径选择优化方案,成为提高出行者收益以及路径利用效率(即就是缓解城市交通拥堵现象)的必要途径。但是,在实际的路径选择过程中,由于出行者的选择受到各种因素的影响,路径的选择结果具有很大的不可预测性。因此,探求更合理更明了的路径选择模型,对于出行者路径的选择以及管理者诱导信息的发布有着很大的帮助。并且有利于缓解道路拥堵,提高路径利用效率和道路的整体运行状况。因此,在只考虑出行者的路径选择所获得的收益条件下,因为在出行过程中出行费用是大多数出行者首要考虑的问题,研究不完全信息静态条件下和不完全信息动态条件下的出行者路径选择均衡的问题,构建模型并设计算法,用来求解出行者的最优路径选择的均衡解,并给出具体的算例来验证所构建的模型与算法的有效性和可行性,具体内容如下:1.综述了最优路径选择的研究现状和研究目的,主要包括博弈论的研究现状与进展,并且论述了博弈的要素、博弈的分类、贝叶斯均衡以及精炼贝叶斯均衡的概念与定义。最后介绍了本文所要研究的问题。2.研究了在不完全信息静态条件下出行者的出行路径选择均衡问题,并给出不同策略下出行者的收益值,分析静态条件下诱导信息对出行者心理活动的影响,构建路径选择模型、设计算法求解纯策略与混合策略的纳什均衡,进而求解贝叶斯纳什均衡。3.研究了不完全信息动态条件下,在管理者发布的诱导信息基础之上出行者与出行者之间的动态博弈问题,在运用海萨尼转换和均衡的定义求解精炼贝叶斯纳什均衡的基础上,对求解出的不同策略下的收益值,运用贝叶斯先验概率进行设定,进而研究此过程的精炼贝叶斯纳什均衡。4.研究了基于精炼贝叶斯均衡条件下的出行者路径选择,与上两章不同的是博弈变为路径事故与出行者之间的博弈,并且对于此博弈的特征进行了研究。按照博弈的基本要求描述了路径事故与出行者之间的重要博弈要素,构造一种期望效用函数,其是以出行者的期望效用最大为目标,根据贝叶斯均衡法则求解精炼贝叶斯均衡,并构建路径选择策略的动态应对框架,通过博弈双方之间反复博弈并不断地修正应对策略,直至出行结束。最后通过算例证明出行者模型的正确性和有效性。