现代社会中，随着通讯手段、交通方式越来越发达，人与人之间的联系越来越紧密，关系错综复杂，各种网络结构也在社会生活中日趋增多。我们常见的基础网络支撑着我们整个经济和社会活动，为商业、科学、技术、社会系统以及教育提供了所需的各种基础设施。另外，无形的逻辑网络，如信息交流网络等，也是基础网络的重要的补充形式，使人们能够更加高效的完成更为复杂的活动或任务。网络结构无处不在，他们的作用超乎想象，离开了网络，人类将无所适从。 由于网络系统在人类生活占据着越来越重要的地位，对网络及网络均衡的研究也越来越引起学者的兴趣。在网络系统中，参与的实体数量很多，各自拥有自己的行为方式和目的，网络经过长期的运行，能否达到均衡，或达到怎样的一种均衡状态是目前研究的焦点。而建立什么样的模型来描述网络及其用户之间的关系才能更确切的体现实际背景也是研究的热点。网络均衡的建模和求解这两方面，构成了网络均衡研究领域的核心内容。 本文研究的主要是具有多类别多目标的交通网络均衡问题，结合经典均衡理论和人工智能领域的Multi-Agent技术，建立MAS(Multi-Agent-System)仿真模型，通过系统循环运行的过程求得均衡解。文中首先概括的描述了具有无穷类出行者，每位出行者都具有多个目标的无限维网络均衡问题，并对其解的存在唯一性条件作了说明。为了符合工程计算和仿真系统的基本要求，提出了一种离散化的方法，将无限维交通网络均衡问题转化成有限维的网络均衡问题，并对收敛性和精度都进行了分析证明，从而从理论上保证了求解无限维交通网络均衡问题的近似解完全可以基于离散化后的有限维形式。在此基础上，将模型转为基于Multi-Agent技术的仿真系统，定义了出行者Agent和网络Agent的属性和方法，设计了一套有效的系统工作流程，并从理论上分析了收敛性和精度。本文最后将这种MAS仿真建模的方法扩展到更复杂的均衡模型一港口竞争策略设计问题，不仅涉及到静态均衡的求解，还扩展到两个处于竞争关系的港口带有博弈性质的策略设计，使模型的意义拓展到策略设计和均衡状态互相影响的层面。 总之，本文的主要贡献在于，建立了MAS交通均衡仿真系统，为无限维多目标的交通均衡问题提供了一种便于工程计算和操作的解决方法，也为其他更复杂的均衡问题求解提供了新的思路。