交通需求管理的基础是出行者的路径选择问题,管理者在预判出行者对交通政策的反应后选择更合适的引导策略。而有限理性假设相对早期的完全理性假设更贴近实际交通出行情况。同时,随着信息化普及,交通信息成为影响出行者路径选择的一个重要因素,因此信息引导也成为交通管理的常见手段之一。为研究交通网络的复杂系统,本文从动态博弈论视角分析出行者与管理者的关系,所有出行者的路径选择决策构成了用户均衡结果,而管理者实施的信息引导政策对出行者的路径选择决策有影响,则用户均衡与引导策略共同组成了交通管理的子博弈精炼纳什均衡。在此基础上,本文探究了有限理性的出行者在不同信息引导策略下路径选择决策的规律,并利用演化博弈论分析不同现实情景下交通管理者实施信息引导政策的效果。一方面,从出行者的角度出发,对不同信息引导策略下的路径选择决策进行了模型研究。出行者在有限理性假设下表现为具有感知误差和参照依赖特征,与管理者选择不发布引导信息相比,在发布高质量、低质量引导信息的情况下,出行者的有限理性受信息影响有所改变,从而获得不同的出行价值体验,产生不同的用户均衡。因此,本文在分析不同信息引导策略作用机制的基础上,构建了三种策略下参照依赖出行者以感知参照价值为目标函数的路径选择模型。利用改进的MSA算法进行求解得到三种策略下的用户均衡结果,通过算例和参数分析得到各自的管理决策依据,对比分析后总结三种引导政策的效果差异。另一方面,从管理者的角度出发,考虑不发布引导信息和发布高、低质量引导信息政策的长期效果,根据感知参照价值函数和发布信息的成本收益函数构建了出行者与交通管理者的两阶段演化博弈模型,并利用演化博弈论分析两者之间取得演化博弈均衡的动态过程,探究不同信息引导政策在长期动态的稳定性及不同现实情景下的实施效果。最后结合数值分析,提出相应的交通管理建议。本文结合行为科学理论和演化博弈论刻画出行者决策过程的微观机制,并基于此对出行者路径选择决策和交通信息管理的动态演化进行建模分析,更加贴近现实,最后对政策实施效果的模拟分析可以为交通管理提供理论参考。