随着经济的快速发展，城市规模的不断扩大，人口的急剧上升，道路系统面临的压力也越来越大。交通拥堵已经是城市每天都将面对的棘手问题。交通路网的顺畅性和高效性将是城市交通路网成败的关键因素之一。随着智慧交通信息系统的不断发展，路径诱导已经成为交通优化的重要手段。交通管理者可以通过发布交通诱导信息对出行者进行合理的诱导，但是在现实生活中，路网的诱导并没有达到管理者与出行者的理想状态。本论文以交通优化为切入点，探讨了管理者与出行者之间的利益矛盾。管理者基于管理系统最优发布交通诱导信息，但是出行者作为个体具有自身的主观能动性，追求的是用户最优。根据这一矛盾点，本论文建立了存在出行路径诱导的Stackelberg动态博弈交通优化模型，在博弈模型中管理者追求的是交通路网的综合出行费用最少，综合费用包含了道路的出行者的时间成本和出行者的燃油成本。出行者追求自身利益最大化，通过效用理论进行评估。并给出一种启发性算法对模型进行求解。同时本论文创新地改进了基本蚁群算法，结合了出行者的路径选择概率，考虑了实时的路网状况。并将改进后的蚁群算法作为管理者的最优策略求解算法。最终通过管理者与出行者之间的博弈模型，使交通路网的有效性更高，车辆分布更均匀。最后设计一个简单的交通路网，通过MATLAB软件对模型进行仿真实验。设计了无诱导的最短路径出行方式、无诱导的最短时间出行方式和有诱导的综合出行方式3个对比仿真实验。通过分析对比仿真实验得出结论：通过本论文建立的模型比在无诱导环境下出行者仅根据自身经验出行的模型更能使交通路网顺畅、使车流量分配均衡，降低路网综合费用。