近年来,城市化及机动化进程不断推进,有限的交通资源供给与日益增长的交通出行需求矛盾突出,制约城市可持续发展。先进的出行者信息系统（Advanced Traveler Information Systems,ATIS）的发展对于从根本上解决这一问题提供了方向,深入研究出行者协同ATIS进行出行决策行为的作用机理,对于提高道路服务水平及交通运行效率具有重要意义。因此,本文对传统路径决策模型进行改进,剖析出行感知及信息诱导共同作用下的路径决策行为特征,以构建更为完善的路径决策行为体系。本文分别以出行者感知及ATIS信息作为影响决策行为的内部及外部因素,对因素特征进行识别,并分析二者共同作用下的决策行为及平衡特征,继而完善现状研究中的重复性出行路径决策行为反馈机制。将期望后悔理论与贝叶斯更新方法相结合,在传统仅涉及一次反馈过程的决策行为研究基础上,提出“二次后悔更新”的概念,将路径决策中的学习行为分为出行前更新及出行后更新两个过程,由此构建改进的路径决策模型及后悔更新价值模型。模型特征表明:更新过程可有效降低感知方差及后悔情绪,作用程度取决于出行者感知及ATIS预测信息准确度。基于路径决策行为机理研究及模型改进,本文运用数值模拟方法从两个层面对模型可靠性及适用性进行分析。从出行者自身感知层面出发,参考无差异曲线的概念建立基于时间剩余的效用函数,对比分析不同感知误差水平组合下的二次后悔更新过程及路径决策行为。研究结果表明:二次后悔更新过程可对出行感知及后悔情绪不断起到修正与平衡作用,修正效果与出行者感知误差水平呈正相关,路径感知在经历二次后悔更新后更具现实意义。从ATIS诱导信息层面出发,构建基于预测时间准确性的出行效用函数,通过场景假设模拟分析即时性及滞后性两类信息效应场景下的信息质量水平与路径决策行为的影响关系。研究发现:即时性信息场景比滞后性信息下的二次后悔更新价值总体水平高20%～30%;二次后悔更新过程对偶发性交通状态产生的路径感知偏差修正效果更佳。研究成果有利于提高出行决策效率、优化道路服务水平,为制定合理有效的ATIS信息发布策略提供理论依据。