从网络交通流的运行过程来看,交通流经常因外部或者内部因素的干扰处于非均衡状态,研究并掌握交通流从非均衡向均衡的动态演化过程对交通管理等工作至关重要,研究动态演化有助于制定出更加科学的、有针对性的交通管理措施。然而,现阶段的对网络交通流演化过程的研究多局限于非降级路网,但交通供需的随机不确定性已成为我国城市交通系统的新常态,同时先进的出行者信息系统(ATIS)是缓解各种交通问题的重要措施之一。基于此,针对降级路网,本文对以下几方面进行了研究:首先,论文选择均匀分布来刻画路段容量的随机变化,在此基础上,构建了降级路网下基于传统的路径更新规则的更新模型,模型用前一天使用路径的实际出行时间和前一天感知路径出行时间期望值来更新。通过算例分析了依赖参数和容量降级系数对降级路网交通流演化的影响。演化结果表明:1)降级路网下和非降级路网下,交通网络均能演化至稳定状态,但均演化不到随机用户均衡状态;2)相较于非降级路网,降级路网下交通网络演化至稳定状态所消耗的时间更长。然后,为加快降级路网下交通流演化的效率,论文调整了出行者路径选择的更新规则。针对降级路网,分别构建了信息诱导环境和非信息环境两种情形下基于加权移动平均的路径更新模型,模型中刻画了对出行经验的学习过程,考虑了多天的历史出行数据,并将历史出行时间按对当前天出行决策的重要程度进行加权移动平均。通过算例对比和探讨分析了两种环境下各参数对交通网络演化的影响,并对比分析了传统路径更新模型和基于加权移动平均的路径更新模型下交通流演化结果。对比结果验证了基于加权移动平均的更新规则的先进性。最后,为考察信息诱导对降级路网交通流演化的影响,针对降级路网,将出行者分为有诱导信息的出行者和无诱导信息的出行者两类,构建了基于加权移动平均更新规则的两类用户混合的交通网络。最后通过算例分析研究路网上两类用户混合时各参数对交通网络演化规律的影响。演化结果表明:当容量降级系数大于0.3且出行者对感知路径出行时间依赖的程度不小于90%时,无论市场渗透率为何值,交通网络均能演化到随机用户均衡状态,此时,交通网络演化的效果最好。