现如今,交通拥堵已然成为每一个发达国家和城市必须直面和解决的问题,交通拥堵会带来经济损失、环境污染以及交通安全威胁等诸多方面的社会问题,而且引发拥堵的机理盘根复杂,这也成为了交通拥堵问题难以解决的一个关键的原因。因此如何评定一个城市或区域的拥堵情况,以及如何寻找其拥堵机理并制定措施方案,是当代交通研究者们孜孜不倦地追求的问题。本文想要通过一个区域的固有属性而非交通表现来评价交通拥堵,从它的交通供给和交通需求角度出发,分析其供给和需求对于交通状态的影响,制定相关指标并建立模型,来最终确定这个区域的实际交通运行状况。因此,本文采用了适合将不统一的,较为矛盾的指标合并计算的物元分析方法,来进行评价指标的建模和分析。在制定了指标的基础上,设计实际案例来验证模型的可行性和有效性,并通过遗传算法来确定能够影响城市交通情况的指标值,通过这个指标值最终有针对性地制定出适合这个区域的降堵方案。基于此,本文的主要研究内容如下:(1)建立区域评价体系。为了使用区域的固有属性来判断区域的交通拥堵状况,必须要选用合适的指标建立体系和合理的评价方法来对整个区域的交通运行情况做评价和判断,以确定区域的总体拥堵情况。本文采用的物元分析可以较好的从交通供给和交通需求的关联方面判断交通实际的运行情况。(2)研究实例特性分析。本文选取了苏州市姑苏区作为研究对象进行最终的实例分析,由于不同的指标数据能够反映不同的区域特征,因此列举其基本的与交通相关的数据信息的同时统计姑苏区往年的交通实际运行情况,将其作为评价目标值,作为后续研究的主体模型的参考。(3)进行实例应用和仿真。根据所建立的评价体系将实例数据带入计算交通运行情况,将得出的评价结果和目标值对比验证其可行性,然后采用遗传算法计算其影响因子作为制定降堵方案的依据,阐述所制定的降堵方案并对此进行数据方面的模拟仿真,得到未来一段时间内交通状况来确定制定的方案的优越性,最终证明评价模型的有效性的同时也证明了降堵方案的有效性。