城市拥堵是影响城市交通可持续发展的重要原因之一,世界各国也一直致力于可缓解城市拥堵的政策研究,其中道路拥挤收费政策缓解拥堵的成果比较显著,受到了国内外学者的关注。但是目前研究的道路拥挤收费政策大都考虑出行者是绝对理性的,但实际上出行者并非如此。因此目前基于出行者完全理性制定的收费政策并不符合实际情况,政策实施效果大打折扣。为研究出行者“有限理性”对拥挤收费的影响,制定符合实际的拥挤收费政策,本文开展了在出行者有限理性假设下的拥挤收费研究。通过探讨道路拥挤收费模式来确定本文的收费方式及对象,并分析道路拥挤收费对出行者出行方式选择和路径选择的影响。现实生活中出行者的出行决策特点主要表现为出行者只能在有限的信息和几个备选方案中,运用自己有限的认知水平做出出行决策,即出行者为“有限理性人”,出行者出现上述“有限理性”的特点是因为出行者受到主客观环境的限制,不能够完全掌握交通信息,同时出行者由于认知水平有限,不能够清晰明确全部的备选方案以及每种方案的后果。考虑出行者主观反应特点即对信息处理及语言反馈模糊性特点,本文运用模糊集理论来体现出行者“有限理性”和出行者在道路拥挤收费下的出行感知成本。运用可能性理论表示出行者的出行方式选择和路径选择的可能性,并据此构建出行者出行方式和路径选择联合模型,应用联合模型建立道路拥挤收费定价的双层模型,其中上层以路网中所有出行者的模糊期望总成本最小为目标,下层则运用模糊用户均衡原则,建立出行者模糊均衡分配模型,研究费率与出行者出行决策的关系,并将粒子群算法和相继平均法相结合对模型进行求解。通过常用路网Nguyen Dupuis进行算例分析,对模型中出行者的因素进行敏感性分析,分析了出行者的“有限理性”因素与拥挤收费值的关系;同时得到目标函数、选择小汽车和公交车出行的交通量比例与拥挤收费均值的关系,得出了该路网的最优拥挤收费路段及价格,验证了模型和算法的可行性。算例结果表明了出行者的有限理性程度与拥挤收费费率的影响关系,且在出行者有限理性假设下的道路拥挤收费政策可以改善路网的空间结构以及有效优化路网的出行结构,缓解城市拥堵情况。