道路交通的发展实际有力地证明：设施的增长永远无法满足日益增长的交通需求，于是，交通改善策略的重点由大规模的设施建设逐渐转向了实施更加有效的交通管理。其中，交通诱导管理的发展已备受关注并得到了广泛应用。随着移动通讯技术的飞速发展，第一代ATIS(Advanced Traveler InformationSystem，先进的出行者信息系统)已经开始向第二代过渡，新一代ATIS的特点在于能随时向出行者提供个性化的出行信息，引导交通流在路网上更加合理的分布。而提供个性化信息的需求性、合理性、可行性，生成个性化信息的理论基础，何时需要及如何提供个性化诱导信息，在接受信息后驾驶员如何作出决策等问题亟待解决。在此应用与理论需求的背景下，依托国家自然科学基金重点项目：城市交通网络优化与管理(编号：70631002)和国家自然科学基金青年基金项目：交通诱导管理效用机理解析(编号：70501023)，本文对上述问题进行了深入剖析和探索，以期为实现提供个性化交通诱导信息系统的建立提供理论支撑和效果验证仿真平台。 本文研究以交通状态诱导信息为例，证实之所以需要提供个性化的交通诱导信息，是由于驾驶员个体对诱导信息的理解存在很大差异性。如，发布“畅通”这一信息，对不同的个体而言，其对相应交通状态的速度阈值的理解各不相同，这种现象导致提供同一化评定阈值的诱导信息的可靠度(准确度)偏低。信息的准确度与驾驶员对诱导信息的遵循度具有线性关系，因此提供基于驾驶员特性的信息可以提高信息精度，提升诱导效益。同时科学合理的信息提供策略和交通状态判别方法也是提高信息精度的重要手段。为此本文研究重点归纳为以下内容：①评判信息可靠度，以驾驶员评判为准则，将依据最大隶属度的驾驶员评判结果与发布信息对比并将差异量化作为信息可靠度；②研究与同一化单一指标相对的基于个性化评判的以多种指标因素作为特征向量的交通状态距离判别评定方法；③基于驾驶员个性的路径选择行为非集计研究和基于信息可靠度的路径选择行为研究；④基于个体需求的信息提供策略。 通过将本文设计的交通状态评判模型、信息准确度评价模型、路径选择模型以及其他一些交通流基础模型嵌入到基于Multi—agent(多元智能体)的仿真实验中去，得出如下结论：提供个性化的交通状态诱导信息比提供同一化的交通状态诱导信息时，准确度由0.83提高到0.90，提高了8.43％；所有车辆Agent的行程时间平均值下降了3.24％，，行程时间的方差下降了19.93％。这充分说明了提供个性化的交通诱导信息可以很好的实现交通系统内部对交通流均衡分布的诱导，使因交通拥堵造成的交通流运行稳定性显著提高。