随着经济的快速发展和城镇化进程的加快,各大城市的交通拥堵问题日益严峻,如何有效缓解拥堵已成为学术界的研究热点。交通需求管理是缓解交通拥堵的有效方式,它通过控制交通流量来保证交通网络的供需平衡。道路拥堵收费和可交易电子路票方案是交通需求管理的两种主要手段,其主要目的是通过给出行者增加额外的支出,促使路网中各路径的流量达到均匀分布,以期整个网络达到系统最优。本文针对不同情境下的交通网络,提出相应的拥堵管理方案,通过分析出行者的路径选择行为,基于均衡理论建立对应的变分不等式模型或极小化模型,并提出有效的优化算法对模型进行求解,给政府和交通管理者提供理论支持和方案参考。首先,针对容量约束下交通网络的交通流分配问题,通过对出行者的出行行为分析,基于用户均衡理论,建立变分不等式模型。结合优化理论,分析模型解的存在性和唯一性。对于提出的变分不等式模型,提出一种带对数二次惩罚项的对称交替方向法进行求解。该算法的每次迭代包含两次对偶乘子的更新,并在理论上给出保证算法收敛的最大步长范围。其中引入的对数二次惩罚项能将带约束的优化子问题转化成无约束优化问题,进而有效提升算法的求解效率。对交通网络进行数值模拟,验证了算法的有效性和优越性,并准确得到了路网中路段的均衡流量模式。所提模型和算法有助于交通网络的交通流量预测,为政府和交通管理者制定政策提供参考。接着,针对公私合营的交通网络,考虑用户异质性,提出了对交通网络同时实行道路收费和可交易电子路票方案的混合策略,即分别对使用政府出资建设的公有路段和BOT模式下的私有路段的出行用户收取电子路票和费用。通过对用户在混合策略下的出行行为分析,建立用户均衡和路票市场均衡下的变分不等式模型。对交通网络的系统最优模型进行分析,得到促使路网在用户均衡状态下达到系统最优的混合策略集合,同时给出混合策略下系统效率损失的上界。在此基础上进一步提出涵盖其他目标的双层规划模型,得到能实现双重目标的最优混合策略。另外,对具体路网进行数值实验,分别得到路网中每一公有和私有路段的具体路票收取量和收费值,以及需要设置的收取总窗口数。然后,为响应国家绿色出行的号召,针对含新能源汽车的多模式交通网络,提出一种对传统汽车实施道路收费方案,而对新能源汽车实施可交易电子路票方案的混合策略。由于电子路票在每一周期由政府免费发放,路票方案可看作是在缓解交通拥堵的同时对新能源汽车进行补贴。在这一混合策略下,基于用户出行行为和均衡理论,建立了包含用户均衡、古诺-纳什均衡的混合均衡变分不等式模型,并结合优化理论分析了模型的性质。为了刻画路票交易市场中的买卖行为,基于损失厌恶理论,进一步探讨了路票市场中交易成本对均衡状态下路段流量模式的影响。最后,针对交通网络中同时考虑路径选择和出发时间的动态拥堵管理问题,通过分析出行者的出行行为,基于动态用户均衡理论,建立对应的变分不等式模型,并探讨其等价模型。接着,提出一种快速的带松弛和外推的投影梯度算法对模型进行求解。算法每步迭代包含两步代价极小却能有效提高算法效率的松弛和外推子迭代。同时,基于优化理论给出了算法的收敛性结果。接着通过在几个实际的大规模交通网络进行数值模拟,验证了算法的有效性,以及得到了不同时刻不同路径上的均衡路段流量模式。总之,需求管理是缓解交通拥堵的有效方式,通过拥堵收费和可交易电子路票等手段来缓解拥堵是切实可行的。文中基于均衡理论,提出不同情景下交通网络的拥堵管理模型及其相应优化算法,进一步丰富了交通拥堵管理理论,拓展了道路拥堵收费和可交易电子路票方案的应用。