随着汽车保有量和行驶里程的快速增长,许多大城市都面临着交通和环境问题。而移动互联终端APP提供的实时交通信息,可以帮助出行者避开交通拥堵,提高整个交通系统的运行效率,进而改善城市空气质量。移动互联终端的出行信息服务的迅速发展,使得人们的出行行为发生较大的变化。而传统的建模方法和模型难以系统地评估其交通与环境的效益。因此科学认知其对出行者行为的影响机理,评估出行者行为的改变导致的交通和环境效益,成为目前智能交通领域的热门课题。本文从交通行为学研究出发,对出行信息服务影响出行者的机理进行分析,并以此为基础使用智能体建模技术构建此环境下的出行者行为模型。然后,整合智能体模型和交通仿真模型,量化出行信息共享对个人出行行为的影响及交通效益。最后,开发与之衔接的机动车尾气排放模型,实现在动态时空中定量评价其环境效益。本研究首次探讨移动互联终端出行信息服务、出行者行为、交通效益和环境效益四者之间错综复杂的关系,并使用复杂系统仿真搭建一套交通环境效益的评价体系与方法,为交通和节能减排政策的制定提供辅助决策支持。结果表明:智能体建模可以较好的模拟出行者的行为,弥补了传统交通仿真的不足,为出行者行为分析提供新思路;同时APP出行信息服务可以优化出行者的出行,给整个系统带来交通和环境效益。但出行信息APP并不总是产生正效益,而是有条件的正效益。在不同的交通条件下,交通和能源环境的效益不同;存在APP使用率的区间,此时系统的交通效益或环境效益是较优的。但交通和能源环境效益的最优值难以同时达到,较优的区间在25%~50%。