随着经济的快速发展及城市化进程的不断加快,城市路网规模日益庞大,但与此同时汽车保有量也急剧增加,城市交通拥堵、交通安全等道路交通问题日愈严重。同时,我国由于道路面积率普遍偏低、混合交通流严重等因素,导致城市交通问题更加难以解决。如何解决城市交通拥堵问题,一直以来都是地理信息系统(GIS)、交通管理、运筹学等研究的热点和难点问题。近年来,复杂网络理论的蓬勃发展为深入挖掘现实复杂系统的结构和功能特性拓展提供了研究思路、新视角和新方法,并且已成功应用于城市交通系统复杂性及动态交通诱导研究。为此,本论文结合GIS网络分析方法和复杂网络理论研究重点研究动态交通网络上交通流的传输机制,通过探索高效的动态路径选择方法来控制交通拥堵,提高网络的交通承载能力并均衡网络交通负载。本文通过对动态交通过程的时间序列建模进而提出了一种简单的动态路径选择算法,即时间最优路由策略(Time-Optimization)。具体而言,论文的主要研究工作和成果主要包括以下几个方面:(1)研究不同路由选择策略的网络交通动力学特性,着重分析网络吞吐量及介中心分布情况。通过针对BA无标度网络在最短距离路由算法(Shortest-Path)、介数最优路由算法(Betweenness-Optimization)、引力场动态路由算法(Gravitational-Field)及路径置信度路由算法(Path-Confidence)下的路由模拟,计算其网络吞吐量及交通拥塞分布情况,研究不同路由选择算法的性能。(2)建立动态交通网络上交通流沿任意路径传递所需时间的度量方法。该方法从全局最优角度顾及整个网络上交通流分析,通过利用时间序列分析理论对交通流传递过程的时序表达与建模,建立了可以准确刻画交通流个体沿着任意路径传递所需时间的数学函数。研究表明,该方法可以很好地描述动态交通网络上交通流旅行时间的相互作用机理。(3)提出基于时间最优的动态路径选择算法。该算法针对所建立的动态交通网络上旅行时间的度量模型,以交通流个体的实时全局时间最优为目标约束条件进行所有交通流传输路径的动态规划,进而实现网络交通负载的均衡分配及交通拥堵的控制。(4)选择多种静态和动态路由算法进行路由模拟,验证方法的有效性。分别计算BA无标度网络、ER随机网络及实际道路网络在不同路由算法下的网络吞吐量和介中心分布。结果表明,与S-P、G-F、B-O和P-C路由算法相比,时间最优路由选择策略显著地提高了网络吞吐量并有效地均衡了介中心分布。