交通流建模对分析交通现象、预测交通管理措施、确定路网规划、解决交通问题等具有重要意义。微观交通流相比宏观和中观交通流,在刻画交通流细节和动态特性方面拥有独特优势,其中基于代理的建模方法相比元胞自动机法,更能反映驾驶员的不同行为和彼此影响。针对现有交通流研究对驾驶员异构性、自主性和交通环境信息模糊随机性的忽略,本文以驾驶员为代理,构建驾驶员行为模型和交通流量分布模型,并在仿真平台上模拟交通流,分析并解决路网规划和交通警力部署问题。本文首先针对不同驾驶员行为应用场景,描述了不同驾驶员在不同交通环境下的心理、认知、情绪、行为等改变,基于代理构建驾驶员行为模型,通过模糊逻辑推理实现自由行驶、跟驰、变道、转向等驾驶行为的控制和转变。在驾驶员行为模型基础上,通过对模糊随机阻抗的路线选择行为的分析,依据道路外在环境和驾驶员内在因素对交通流的影响,考虑驾驶员行驶路线随环境的动态变化,提出交通流量分布模型。构建以上交通流模型后,将其应用到路网规划和交通警力部署上,充分考虑了实际交通状况对规划和部署问题的影响。通过将本文驾驶员行为模型实验数据和路网实测数据作对比,验证了跟驰模型、变道模型和路口转向模型的真实性,通过将交通流量分布模型实验数据与路网和其他模型数据作对比,表明了本文模型更高的实验精度和对路线选择随机性、出行目的矩阵时变性的体现。本文实验结果和应用表明:基于代理的交通流建模更能反映驾驶员异构性和交通环境的复杂多变,以此为基础解决交通问题是更有效并符合实际的方法。