城市道路网络交通流是当今交通科学研究的热点。驾驶员利用所获知的交通信息选择合理的路径,有助于缓解交通拥堵,提高道路网络的通行能力。本文采用元胞自动机模型研究城市道路网络中交通流的动力学演化过程,重点关注驾驶员基于道路交通信息采取的路径选择策略及其对临界密度的影响。本文的主要工作如下:1.BML类模型中的车辆路径选择策略基于可换道的BML模型,提出了一种综合考虑本车道与目标车道拥堵信息以及前车转向灯影响的换道机制。通过数值模拟发现:与无交通灯的BML模型相比,这种换道机制可以改善系统的交通运行状况;与有交通灯的BML模型相比,这种换道机制虽不能提高系统的临界密度,但可使系统更快地达到稳态。2.双向两车道规则路网的车辆路径选择策略建立了曼哈顿型的双向两车道规则路网,随机赋予车辆OD并研究车辆行驶过程中的路径选择策略。作者提出两种策略:(1)同时考虑路段密度与最近一辆车通过该路段的时间,提出一种基于组合局部信息的路径选择策略;(2)借鉴行人流的“背景场”思想,率先提出一种基于全局信息(反映道路拥堵程度)的路径选择策略。通过数值模拟发现:与单一局部信息策略对比,组合局部信息策略可以改善交通运行状况;与组合局部信息策略对比,全局信息策略可以有效提高道路交通网络的通行能力。此外,本文还基于全局信息策略,研究并对比了有、无交通灯控制下的道路交通网络性能,发现在全局信息选择策略下,无交通灯道路网络具有更大的临界密度和交通流量。3.运用组合局部信息策略的双向四车道规则路网在可反映真实道路网络主要特征的双向四车道网络模型的基础上,研究当驾驶员采用组合局部信息策略进行路径选择时道路网络交通流的运行规律。此外,还研究了道路网络结构参数以及交通灯的设置等因素对道路网络通行能力的影响。发现路口数量设置过多、路段长度设置过大均会降低系统的临界密度。