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堵塞流理论是网络流规划理论中的非确定性、随机多值性研究领域中的一个新分支,它是网络流理论研究中的一个具有开拓性和创新性的前沿领域。而以往对交通网络系统中路网容量和时间流问题的研究,都没有考虑到网络堵塞的情况。基于此,本文前一部分结合网络系统的堵塞流理论来研究路网容量,引入网络堵塞最小流这个重要的网络性能指标,应用信息熵的方法,结合各堵塞流值在交通网络随机流仿真中出现的仿真概率,对路网容量进行了重新定义,并结合路网防堵塞扩容改建的动态算法,利用新的定义,最后得到与实际一致的结果,并对计算方法进行了推广。在交通运输网络中,对网络系统中时间的要求也极为严格。故在本文后一部分研究了决策者如何制定最短时间流决策的问题,建立了静态数学规划模型,给出了模型的算法,讨论了算法的复杂性,并用算例验证。随后,又对网络时间流问题进行了进一步的深入研究,分析了动态堵塞情形下时间流的特性,考虑交通网络堵塞程度对通过时间的影响,引进堵塞系数,构造动态时间函数,建立了在动态堵塞情况下的最短时间流模型,给出了模型的算法,用算例验证,并与静态情形进行了比较分析。另外,在实际解决时间流问题时,由于各种主客观条件的制约,决策者都逐步注意到了不确定性。一种情况是考虑物流运输网络中道路服务水平的不确定性及其对运输时间的模糊影响。针对此,本文提出了带模糊约束的最短时间流问题,建立数学模型,给出了求解数学模型的有关算法,并用具体算例进行了比较分析。另一种情况是当容量为一个区间数变量时,此时根据风险决策的有关理论来研究区间数弧上的时间流优化问题,给出保守时间流、乐观时间流的定义和最小风险时间流的定义,建立数学规划模型,并设计了寻优算法。最后,本文还给出了算例和比较分析,验证了算法的有效性。本文从堵塞流的角度来研究路网容量和最短时间流问题。希望通过本次研究,能解决现实生活中的一些问题,并能对堵塞流的理论研究与实证分析提供一些有价值的尝试。