随着社会经济的不断发展,社会人口涌向城市发展,城市人口急剧增加,相应的城市居民的出行需求需要得到满足。因此需要从交通供给与需求角度去解决现在的交通问题,且现代的出行方式不断的多样化,也为满足城市出行需求解决出行问题提供了有效的帮助。基于这种情况,国家提出了需要集中力量优先发展城市公共交通的交通发展政策,因此研究城市多模式公共交通问题对于城市交通具有重大意义。以往的大多数研究均假设出行者在做出出行选择时是处于完全理性的状态的,而实际上出行者是有一定的理性限度即有限理性的,且会因个人认知水平、信息处理能力等产生差异,这些问题导致研究不能够准确的反映交通流的规律,通过理论研究得到的结果与实际居民出行情况有较大的偏离,也会相应使得交通规划、车辆配置等与出行需求不符,浪费资源且没有达到方便居民出行的目的。因此,本文从有限理性的角度,进行出行行为以及出行特征分析,基于有限理性构建了出行路径选择模型,并将前景理论应用于交通流量分布规律的研究,提出以广义出行成本的可接受程度为出行决策参考点,构建了基于有限理性的交通分配均衡模型,设计了与模型相适应的双层迭代求解算法,最后进行了对比分析与验证。主要包括以下几个方面的研究内容:首先,对出行需求的产生进行了归类,又从有限理性的角度,对于出行者的出行行为进行了细致描述,对于出行特征进行了详细分析,讨论了出行决策时的决策过程以及每个阶段的具体决策内容,根据有限理性的相应特征,总结了出行决策的相关影响因素。并分析与完全理性的区别,探讨前景理论的研究适用性。其次,根据出行过程分析,考虑出行信息的不完全性,在传统的出行成本中加入信息成本,并且考虑了多模式交通下多种出行方式的换乘行为,采用节点标签进行节点间出行成本的记录,并构建了考虑换乘的路径选择模型。针对模型特点,在传统的遍历算法的基础上设计了基于节点标签的路径搜索算法。然后,基于有限理性出行者的特征,根据前景理论中出行决策的参考依赖性,依据参考点进行路径前景的比较和判断,并区别于其它研究,采用对于广义出行成本而非单一的出行时间的可接受程度作为比较的依据,从而影响了路径前景值以及出行决策结果,并给出了相应的备选方案的权重函数,构建了基于前景理论的交通客流分配均衡模型。并考虑路径成本与流量之间的相互影响,设计了与模型相适应的双层迭代算法进行求解。最后,进行路网仿真分析得到路径选择以及路网客流分配情况。通过结果分析说明了有限理性下信息成本的有效性;与完全理性模型的对比以及参考点设置的对比分析,表明了本文模型的合理性和可行性;并进行了相关参数对于路网流量均衡的影响分析,给出了相应的实际建议。