交通信息辅助决策是一个非常复杂的研究领域，它将交通信息管理系统、地理信息系统技术、城市交通建模与仿真理论、计算机辅助决策等多个领域的知识综合起来，解决现代城市交通系统这一复杂巨系统中面临的问题。 本文在已经获得应用的北京市交通信息管理与辅助决策系统的基础上，进行了更深入一步的研究。针对交通管理智能化辅助决策的需求，有针对性地选取了部分问题进行比较深入的探讨。主要的工作可以归结为以下几点： (1) 应用交通仿真技术实现交通信息管理系统的智能化辅助决策，使交通管理信息能够得到更高层次的利用，真正地为决策的科学化服务。 (2) 建立多模式关联的综合交通信息模型，将交通管理信息系统、地理信息系统、交通仿真系统等不同领域的数据需求以内在关联并表述一致的方式描述出来，为将几种不同领域的数据与系统集成奠定良好的基础。 (3) 采用多重线性回归分析方法建立了道路交通仿真模型，模型形成较为完备的体系，模型的数据来源是基于历史统计的交通信息资料。 (4) 建立了车辆行驶的仿真模型，将中观交通仿真技术与微观车辆行驶仿真结合起来，能较好地模拟北京市真实路况下单个车辆的行驶情况，在计算代价和仿真模型的有效性之间达到了较好的统一。 (5) 建立了车辆出行路径选择与诱导系统框架，通过服务于特殊对象(警车、救护车)的出行路径选择，既验证了前面所述的多模式关联交通信息模型以及交通仿真模型，又有效地支持了一类重要的交通辅助决策应用。 (6) 研究并初步实现了一个多层次道路网最优路径选择算法，算法结合北京市道路的等级情况对传统的网络最短路径法作了改进，使得出行路径选择能够在可接受的计算代价内服务于用户需求。 本文的研究，丰富并扩展了信息管理系统与决策支持系统的研究领域，对于信息系统理论在交通管理中的应用与发展，都具有重要的理论和实践意义。