在城市的交通网络中,交通的导行信息(以下简称导行信息)对城市中交通流的影响是一个非常复杂且动态的过程。　　 随着经济与社会的发展,人们对交通的需求越来越大,交通基础设施的增加依然不能满足机动车增加的要求,尤其是在一些经济发达和活动集中地大中城市,交通拥堵现象已经十分普遍,人们不得不把更多的时间和精力花费在出行途中。要缓解城市交通拥堵问题,主要的措施有两个方面,一方面是新建和改扩建城市道路基础设施以增加供给；另一方面是出台相关的法律法规、政策来有效地管理和控制交通的需求。新建和改扩建现有的城市道路基础设施可以缓解城市的交通拥堵问题,但是城市中可供道路新建和改扩建的土地面积是有限的,难以长期满足日益增加的交通需求,与此同时,也不是所有的城市道路都处于拥堵状态,有些城市道路交通仍然是畅通的,这正是城市交通问题的一个重要特点。所以要缓解城市交通拥堵问题,只能从管理和控制的角度入手,智能交通系统就是在这种背景下产生的。智能交通系统是从系统的角度出发,充分发挥交通基础设施的最大作用来减少交通事故,提高出行者出行的安全性和舒适性,从而做到保护环境、节约能源,为发展低碳交通及交通可持续发展模式做出应有的贡献。因此,导性信息与出行者的路径选择成为影响交通流分布的关键因素。　　 本文主要回顾国内外出行者导性信息系统、交通流分配模型、路径选择模型的发展过程,通过SP调查分析影响出行者路径选择的因素,运用基于信息熵的多属性决策理论、基于信息熵与最大原理的多属性决策理论、基于对方案有偏好信息的多属性决策理论建立模型。分析出行者在路径选择时的决策过程,旨在为管理者制定导行信息策略、提高导行信息质量、优化交通流分配提供理论依据。