随着经济的发展和汽车拥有量的快速增加，交通拥挤现象日益突出，采用何种交通控制与诱导方法来减轻拥挤，以有效提高路网的使用效率成为一个急需解决的问题。动态交通分配为解决此问题提供了思路，其在交通控制与诱导中发挥着重要作用。动态交通分配理论的研究发展，从研究方法角度而言，有数学规划建模方法、最优控制理论建模方法、Ⅵ建模方法和计算机模拟方法等四种途径。可以说，计算机模拟模型从学术的观点上看不如数学分析模型那样对研究者有吸引力，目前无论在国内还是国外，人们对于数学分析方法的探讨比较积极和深入，对基于计算机模拟的动态交通分配模型都涉足不多。但是基于计算机模拟技术的动态交通分配却能更好的动态再现路段运行状况。在介绍动态交通分配的意义以及国内外研究现状的基础上，对动态交通模拟涉及的几个问题进行了深入研究，在动态交通分配方法上，采用改进了的UE模型，大大提高了求解算法的速度和效率。在分析常规粒子群优化算法的基础上，针对动态交通分配问题，采用一种带变异因子的改进的粒子群优化算法，并根据粒子群的群体适应度标准差和理论最优值，给出收敛判断的依据。同时，受生物体免疫系统免疫机制的启发，论文把免疫系统的免疫信息处理机制引入到粒子群优化算法中，设计了一个基于免疫粒子群优化算法的路由选择算法。这种免疫粒子群优化算法结合了粒子群优化算法具有的全局寻优能力和免疫系统的免疫信息处理机制，并且实现简单，改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力，提高了算法进化过程中的收敛速度和精度。实验表明本文提出的算法具有较好的性能。