先进出行者信息系统(Advanced Traveler Information Systems, ATIS)作为智能交通运输系统(Intelligent Transportation System, ITS)的一个重要子系统,旨在通过提供实时的交通状况信息,影响出行者的出行行为决策,从而到达对路网出行环境的改善。因而,ATIS环境下驾驶员的行为分析是ATIS服务商实施有效服务策略、确定相应市场规模等决策问题的重要理论依据。ATIS环境下的交通系统由于其内在的动态性、离散性、复杂性和不确定性,使得从严格的数学建模角度去刻画驾驶员行为变得十分困难。而面向Multi-Agent的建模、仿真方法的产生,为描述复杂的交通系统中驾驶员的行为提供了崭新的计算范式。该方法试图通过建立交通中行为个体(主要是驾驶员—车辆单元)的Agent模型,限定Agent "生存”的ATIS交通环境,运用面向Agent (Agent-Oriented)仿真技术,可以在Agent与Agent之间和Agent与环境之间的相互竞争、合作、交互中,再现一个复杂而有序的系统的形成过程,从而考虑通过改变Agent所处的生存环境(主要指信息环境),影响Agent的决策,进而充分了解系统的形成机理,达到对系统的有效控制。本文首先提出了基于双层Agent架构的智能体模型,用于刻画ATIS环境下的驾驶员—车辆单元Agent,包括战略层行为模型和战术层行为模型,其中战略层行为模型负责实时信息下的出发时刻选择、出行路径选择等“头脑性”决策行为；而战术层负责实际的车辆运行中加速、减速、跟驰、换车道等基本仿真行为。在此基础上,为形式化表达驾驶员—车辆单元的战略层行为模型,本文引入了基于BDI的Agent模型,用于描述驾驶员决策过程中的内部推理逻辑,同时针对战术层行为,本文建立了基于“期望车距”的车辆跟驰模型与基于反应型Agent技术的车辆换车道模型。在此基础上,本文利用己建立的驾驶员战术层行为模型,基于微观交通仿真软件Paramics的可扩展编程接口,采用Borland公司通用开发环境Delphi,开发了交互式仿真机DPIS (Delphi-Paramics InteractiveSimulator)。该仿真机能够采用C/S (Client/Server)架构,通过服务器模拟路网交通运行及ATIS信息环境,使得客户端被调查者能够根据模拟的交通信息环境,进行实时信息下的行为决策,从而达到对实时信息下驾驶员行为数据的采集与分析。为实例化前续建立的BDI战略层行为模型,本文采用DPIS仿真机对多名通勤者进行了实时信息下的行为数据采集,并在此基础上,采用“有限理性”的行为分析框架,基于多项Probit (Multinomial Probit Model, MNP)统计分析模型,对实时信息下通勤者的逐日出行动态行为进行了深入分析,并基于离散选择模型和模糊逻辑相结合的方法,对实时信息下驾驶员的“服从”行为进行了刻画,从而达到了对驾驶员—车辆单元Agent战略层行为模型的实例化表达。最后,本文基于所开发的DPIS仿真机和上述建立的驾驶员—车辆单元Agent模型(包含了战略层行为模型和战术层行为模型),讨论了实时信息下驾驶员行为模型在若干ATIS设计与评价情景下的应用,主要包括ATIS信息提供比例的设计与对某种ATIS信息提供策略下的路网通行性能的逐日动态评价。以此为例,阐明了本文所建立的实时信息下驾驶员行为模型在ATIS项目的实施和评价中具体的应用。本文的研究成果可以为ATIS服务商运营管理的决策制定提供理论依据,同时丰富了ATIS环境下驾驶员行为分析的理论和方法,为以后ATIS领域的理论研究和实践探索提供了崭新的思路。