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动态路径诱导系统(Dynamic Route Guidance System)是智能交通系统（Intelligent Traffic Systems）中先进地驾驶员信息服务系统(Advanced TravelerInformation System)中重要的子系统，通过对一部分公共交通及个人交通进行诱导来达到改善路网交通状况的目的。现状城市交通越来越拥堵，而交通基础条件是有限的，如城市可用地越来越少，修建更多的道路对于一些大城市，尤其像北京、上海等特大城市，不太现实，另外修建地铁在目前情况下还是不能有效解决交通道路的阻塞等。在这种情况下，研究动态信息条件下驾驶员的路径选择行为就十分必要的，在现有的交通基础上尽可能地缓解拥堵，有着现实的意义。本文动态路径诱导系统框架下，对驾驶员和路网系统管理者的路径偏好进行效用分析，结合Agent的智能性、反应性等特点并结合在来帮助驾驶员完成对实时信息的处理，并利用Agent之间的交互、协商来完成对出行路径的选择过程。 本文首先对动态路径诱导系统进行介绍，并在其框架下研究驾驶员路径选择的框架，利用效用理论和多Agent理论对路径选择行为进行研究。 对影响路径选择的交通信息按照效用进行分类描述，通过对影响驾驶员路径选择行为的因素进行决策意向调查，在驾驶员“效用理性”的假设下，确立了各决策目标的决策权重、协商空间，并建立了有主观决策权重的效用函数，为驾驶员的路径选择行为提供了依据。 基于Agent技术以及多Agent系统理论，并结合动态路径诱导系统对交通网络进行描述和系统建模，将交通系统分为路网系统管理者智能体Agent-NMS、装有车载导航仪的可以代表驾驶员出行意愿的车辆智能体Agent-IRCS、扮演信息服务者角色的导航仪智能体Agent-DRGS。在此基础上建立了Agent出行前的模型和协商模型，协商过程以整体路网系统性能最优为最终目标的前提下，尽量地满足驾驶员的出行意愿，并对模型进行详细的描述。 最后利用仿真平台NetLogo搭建路网，并进行模型的标定，并且对无导航仪、无协商导航仪和有协商导航仪三种情景进行仿真，得出不同仿真情景下的路网性能并对无协商导航仪和有协商导航仪两种情境下的不同导航装配率进行仿真研究，得到两种情景下的最佳导航装配率，验证信息对路网性能的重要性以及协商对进一步提高路网性能的必要性。