先进交通管理系统是当前智能运输系统在高速公路以及城市交通运营和管理领域用于解决交通拥挤的重要举措。先进交通管理系统策略的显著特征在于它是针对实时出现的各种交通状况而采取的对策，因此评估策略给路网交通流带来的影响以及制定对实时交通状况最为有效的项目措施是交通运营和管理人员面临的两项课题。同时，由于交通流是一个实时动态的变化过程，只有在短期预测的交通流场景下才能准确评估和制订相应的交通对策。本论文的目的就是要探索短期预测路网交通流状况的方法，并在这一方法构筑的交通流场景下，对先进交通管理系统项目策略的评估及优化方法进行研究。 论文在分析先进交通管理系统策略特点的基础上，首次提出在短期预测的交通流场景下应用微观交通仿真工具对先进交通管理系统策略的影响进行评估，并进一步提出了以这一仿真评估为下层模型的双层优化模型，给出了模型求解的算法，从而建立起了一套在短期预测交通流场景下对先进交通管理系统策略从评估到优化的理论和方法体系。 论文的主要成果表现在以下几个方面：(1)根据先进交通管理系统的项目特点，提出了基于微观交通仿真和应用程序接口技术的评估方法，用于评估先进交通管理系统策略给路网交通流带来的动态和微观层面上的影响。(2)研究采用基于组合神经网络的模型进行部分路段的短期交通量预测，并以一项非基于OD驱动仿真的技术为支撑，来预测整体路网上的短期交通流状况。(3)在短期预测的交通流场景下采用微观交通仿真的评估方法，实现未来道路交通流条件下对先进交通管理系统策略的影响评估，并和静态交通流场景下的同类影响评估进行对比。(4)通过在下层模型中引入短期预测交通流场景下的微观仿真评估模型，建立起了针对短期预测交通流条件的先进交通管理系统策略的双层优化模型，并对模型中的优化目标函数和优化决策变量等几个关键问题进行了分析。(5)针对研究中提出的双层优化模型的特点，提出了基于模拟退火的优化算法，并对算法的操作流程和详细步骤结合示例进行了研究和应用。