智能交通运输系统(ITS)作为一个先进的智能化的综合运输体系,是目前世界上所有国家正在大力发展和应用的现代化交通运输运作和管理系统。城市动态网络交通流分配理论是其中最重要的关键核心技术基础之一,同时交通控制系统与诱导系统的结合研究是交通管理发展的方向,两者集成与协同工作成为ITS研究领域的热点问题。本文在这个背景下,主要针对城市道路交通网络,研究基于道路交通流模型的动态网络交通流分配问题,并同时探讨高峰期拥挤路网条件下动态网络交通流分配与信号控制的组合问题。首先,针对基本的动态用户最优问题,运用了不同的数学语言——不等式来诠释动态用户最优条件,提出了与瞬时动态用户最优及理想动态用户最优条件等价的两个不等式问题,可以作为动态用户最优条件的等价性约束、最小路径阻抗及算法收敛准则。之后,采用道路交通流模型与网络交通流模型结合的方法,探讨了基于道路交通流的动态网络交通流分配问题,重点研究了三部分内容:针对经典LWR模型,研究了基于路段元胞传输模型的动态网络用户最优配流问题。模型中使用路段变量,为用户提供较全面的路段信息,基于元胞传输模型模拟了交通流在网络上的动态演化,设计了满足先进先出条件的实际路段阻抗计算方法,并进行满足DUO条件的动态网络交通流分配。将上述内容延伸,将刻画多用户混合交通流行驶特性的微观道路模型应用到模拟网络交通流的范畴上来,研究了基于道路交通流模型的多用户动态网络交通分配问题。模型以行驶速度对车辆进行分类,在考虑饱和拥挤排队及多种混合车流不对称影响的同时进行动态网络用户最优分配,使得同一类型车辆按照先进先出规则行驶。鉴于LWR模型的不足,进一步考虑将先进的道路交通流模型——速度梯度模型扩展到网络的层面上,用以解决网络交通流的动态演化,提出了基于速度梯度模型的动态网络流演化模型以及路段阻抗计算方法,为实现道路交通流模型与宏观网络交通配流较好的结合做了基础性的工作。最后,本文还针对高峰期拥挤路网条件下动态网络交通流分配与信号控制的组合模型及其求解算法进行了研究。在带有信号控制的动态拥挤路网中,设计了两种方法计算由网络均衡条件决定的拥挤排队延误;构建了高峰期拥挤路网条件下的动态网络交通信号最优配时的广义双层规划模型,进而根据模型特点,设计了基于混沌优化方法求解广义双层规划的有效算法,并通过数值算例对模型和算法的有效性及优越性进行了验证。