城市交通系统的不确定性是交通研究者常忽略的问题,如何在当前的交通道路状况下准确地为出行者提供最短路径信息是智能交通研究者迫切需要解决的问题.降级路网研究的主要目的是为出行者提供实时交通信息,诱导出行者选择最适合自己的路径,从而避开拥堵路段,减少不必要的行驶损失.本文研究降级路网中带有途中改道行为的交通分配问题,并提出求解均衡分配模型的新算法.通过对路段降级造成的路网通行能力损失量的分析以及降级路网中交通信息改变时出行者途中改道和路径选择行为的研究,得出了降级路网中的流量变化情况.在此基础上建立弹性需求下的降级路网随机用户均衡模型,证明模型与均衡分配条件等价,并给出一个简单的算例说明模型的有效性.为了满足智能交通研究的需要,基于路径算法可以提供最短路径信息的优势,将新迭代步长下的梯度投影法和路径列举法结合,提出一种求解交通均衡分配模型的新算法.通过在不同简化网络中的数值计算,说明了该算法求解此类模型的适用性和高效性.新算法所得路径信息能清晰地描述交通网络流,为路径选择的进一步研究奠定了基础.