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网联自动驾驶车辆（Connected and Automated Vehicles,CAVs）可以通过车车通讯功能和车载检测系统减小车头时距,从而提高道路通行能力。但当CAVs与人驾驶车辆（Human-driven Vehicles,HDVs）混合行驶时,两者之间的干扰作用会显著影响CAVs对道路通行能力的提升。受不同混入程度的影响,CAVs和HDVs组成的异构交通流运行规律存在明显的复杂性和不确定性。基于此,本文对混合行驶情况下的关键特征进行研究,考虑如何充分发挥CAVs的技术优势,并据此提出混合车流管理方案。本文主要从以下三方面进行研究:（1）存在HDVs和CAVs的混合交通网络均衡分析。为厘清CAVs对交通出行效率的影响,首先构建与CAVs比例和饱和车头时距有关的道路通行能力函数。在此基础上,建立变分不等式模型刻画混合交通均衡问题,假设HDVs服从随机用户均衡原则,CAVs服从用户均衡原则,利用对角化算法对模型进行求解,对比完全HDVs情形、完全CAVs情形以及混合行驶情形下的交通出行效率。场景分析结果表明,完全CAVs情形优于完全HDVs情形,但混合行驶情形并不总是优于完全HDVs情形,当CAVs比例较低时,混合行驶情形的系统总出行时间反而会增大,造成更为严重的拥堵。（2）给定CAVs外生需求的自动驾驶车辆专用道收费（Toll of Automated Vehicles Lanes,AVT）方案研究。针对混合行驶会显著影响CAVs对出行效率提升的问题,首先分析设置专用道以分离混合交通流的影响,结果表明,当CAVs比例小于0.4时,设置专用道反而会降低出行效率。基于此,提出AVT方案,允许部分HDVs用户付费使用专用道。建立一个双层规划模型以求解不同CAVs比例下系统最优的AVT方案,其中上层模型以系统出行时间最小为目标求解AVT方案的部署位置和收费值,下层模型为混合交通均衡模型。采用遗传模拟退火算法和对角化算法求解模型,分析AVT方案在不同CAVs比例下的部署特征以及优化效果。场景分析结果表明,当CAVs比例较低时系统倾向于在饱和度高的路段部署AVT,当CAVs比例较高时系统倾向于在CAVs比例高的路段部署AVT;此外,AVT方案在CAVs比例较低或较高时效果均较为微弱,只有CAVs比例在中等范围内才会获得显著效益。（3）考虑异质用户出行选择的自动驾驶车辆专用道收费方案研究。假设出行者的时间价值服从离散型分布,进一步考虑实施AVT方案后异质出行者对出行成本变化的反应,建立考虑AVT方案对出行者出行选择影响的双层规划模型。其中上层模型以系统出行时间最小为目标求解AVT方案,下层模型为综合方式划分和流量分布的多模式交通配流模型。利用遗传模拟退火算法和对角化算法求解模型,分析AVT方案对出行选择和出行效率的影响,并对比出行者具有不同时间价值时的方式划分情况及AVT方案优化效果。场景分析表明,AVT方案不仅可以通过分离混合交通流来提高出行效率,还可以促进CAVs的使用,进一步减少系统总出行时间。此外,出行者的时间价值越高,最优的AVT方案收费值越大,AVT方案下选择CAVs的出行者越多,从而对出行效率的优化效果越明显。图40幅,表18个,参考文献74篇。