日益增长的交通需求使得出行者的路径决策研究成为了当代的热点之一,为分析交通拥堵问题提供了相关理论基础。大多数已有的研究并没有充分考虑影响因素的模糊性与随机性的特性,这就容易造成决策结果不贴合实际。因此,为了更好对描述影响因素定量与定性的相互关系,本文提出了基于云模型的路径决策方法,主要从多路径单点决策与多路径多点决策两个角度进行分析,这是因为有些出行者在出行前只做一次路径选择,行驶途中不更换路线,但大多数情况下,出行者会在每个节点处根据实际交通状况、自身经验进行决策,以确定转向路线,直至完成整个出行。本文利用云模型处理定性概念与定量描述的不确定性的特性,分别建立了区间型变量与定性变量的云模型转换方法,同时利用子云生成综合云的概念设计了云模型的Hamming距离,并依此建立了多路径单点决策模型;此外,还利用云模型综合云的相似度概念,在前景理论的基础上建立了多路径多点决策模型,并在同种交通网络情况下,对两种模型进行仿真,分析各路径的流量分配。通过算例分析发现,利用云模型定性与定量的特性描述指标的语言值或评价值,能更好的体现各指标的模糊性与随机性;而且利用云模型的云图能更好的展现各路径在各指标下的特性,同时展现出最优路径与其他可行路径的相关特性;此外,流量分配结果显示基于云模型的路径决策方法能更好的管控交通流量,缓解交通拥堵。