作为缓解交通问题的重要手段，智能交通系统正在受到越来越多的关注，已经成为高新技术最大的民用市场之一。交通信息发布系统是智能交通系统的核心子系统，是否能够及时、准确、高效地向出行者提供出行交通信息，向用户提供准确的出行方案，这是实现智能交通系统对交通流的诱导分配的关键，直接关系到智能交通系统的效用。尽管国内外关于交通信息对路网交通流的调节作用的研究已经取得了很多成果，但是关于信息发布策略的研究目前比较多地集中于信息发布方式的讨论，对于如何发布有效的信息则关注较少。现有的关于交通信息对路网的影响的仿真研究中，一般将交通信息的具体数值作为出行者出行选择的依据，而在已经应用的交通信息发布系统中通常是向出行者发布经过分级处理的定性信息，如使用畅通、缓慢、拥堵代表不同路况。同时，现有的信息发布系统一般向出行者提供的是实时的路况信息，有研究认为通过短时的交通流预测信息能得到更好的效果，但是实时信息和短时预测信息都存在一定程度上的不足。本文使用元胞自动机模型，以Matlab为平台，对交通信息影响下出行者日常出行决策行为以及对交通信息的感知行为进行了建模，通过仿真研究交通信息分级对城市日常出行者的出行影响，并针对实时信息和预测信息的不足，引入一种对交通信息进行强化加工的信息发布策略，以加快路网向随机均衡状态的演化。结果表明，信息分级能有效地提高交通系统的演化效率，但是均衡态的稳定性有所下降。对信息进行强化加工同样对系统的演化有促进作用，对稳定性的影响也比较小，同时信息加工策略可以根据实际情况调整，以尽量消除对稳定性的影响。值得注意的是，当接受交通信息的出行者比例达到一定程度后，整体出行费用出现了上升趋势，在实际的交通信息系统建设中具有启发意义。