路径选择是出行行为研究领域的一个关键问题，它为许多交通问题研究提供了理论基础。传统路径选择问题研究通常假定出行者是完全理性的，其出行决策遵循期望效用理论，以出行的阻抗最小、效用或可靠性最大作为决策依据，较少考虑出行者的有限理性问题。本文围绕出行者的路径选择问题，在有限理性框架下基于前景理论进行出行行为分析和建模，研究出行者的动态路径选择行为与交通系统宏观运行状况之间的相互作用规律，探讨序贯出行决策中参照点的动态更新规律。首先，分别对路径选择问题的研究现状和前景理论在出行行为研究中的应用进行了回顾和总结，指出了现状研究存在的问题和不足，进而提出论文的研究内容和技术路线；在此基础上对前景理论在出行行为研究中的适用性进行了探讨，研究认为前景是否适用于出行行为研究，关键要看出行者所考虑的选择方案属性是否具有不确定性，这一结论为前景理论在出行行为研究中的具体应用提供了指导和依据；此外，针对前景理论自身存在的局限，对在具体研究中如何选取更为合适的理论给出了建议。第二，考虑交通网络行程时间的不确定性和出行者的感知误差，并基于行程时间可靠性和出行时间预算来设定出行路径选择的内生参照点，基于累积前景理论建立了一个随机用户均衡模型；分别在固定需求和弹性需求条件给出了等价的变分不等式，设计了求解算法并通过算例对模型及算法的有效性进行了验证；结合参数敏感性分析研究了参照点、风险偏好、损失规避和感知误差等出行者的认知和心理因素与网络均衡交通流之间的相互影响和相互作用规律。模型更加符合现实中出行者的决策行为特征，提高了交通需求预测的精确性。第三，进一步考虑出发时间选择问题进行动态交通分配建模，以早高峰工作出行为研究对象，合理设定了出发时间和出行路径同时选择问题的参照点，基于累积前景理论建立了一个随机动态用户最优模型；给出了等价的变分不等式，设计了求解算法并通过算例分析了出行者的动态路径选择行为与时变的交通流之间的关系；在此基础上建立了动态可靠性指标来评价交通网络的运行效率和服务水平，并基于算例结果展现了出发时间选择与到达可靠性之间的关系。模型较好的克服了传统出发时间选择模型基于完全理性假设，以及“时间窗”和“计划延误成本”概念的局限。第四，在不同信息提供条件下分别基于复制子动态、最优反应动态、Smith动态和BNN动态来考察出行者日常路径选择的博弈学习行为，基于累积前景理论建立了四个动态交通系统模型；分别在不同的初始状态和参照点更新规则下通过算例对交通流的动态演化与用户均衡的实现过程进行了数值模拟。均衡和演化两种分析方法的综合运用，揭示了交通流演化的内在动力机制，以及网络均衡的实现过程和条件，在有限理性框架下丰富和发展了传统的交通分配理论体系。最后，将累积前景理论与贝叶斯法则相结合，构建了一个序贯出行决策学习模型，深入分析了序贯出行决策的特征和参照点的内涵及其影响因素，设计了一个路径选择实验，基于实验数据探讨了序贯出行决策中参照点的动态更新规律。实验研究方法的引入不仅为出行者行为的实证研究提供了思路和借鉴，也为前景理论在交通领域的实际应用创造了条件。本文采用规范研究和实证分析相结合的方法，运用行为科学理论解析出行行为发生的微观机理，基于合理的行为假定和研究方法进行出行行为分析和建模，拓展了传统路径选择问题的研究思路，有关模型、算法和结论可以为交通分配、动态诱导、拥挤收费、区域限行等问题的研究提供理论依据。