为了拓展传统网络交通流均衡分析方法,更加真实、全面地刻画网络交通流受到扰动后从非均衡状态向均衡状态的演化过程,本文以出行者路径选择行为分析为出发点,基于经济学非瓦尔拉斯均衡理论,探讨出行者在数量信号影响下,不同路径决策机制对路网流量分配的影响,进而描述交通流从非均衡逐渐向均衡演化的过程,论文主要研究内容及创新点如下:(1)基于经济学非瓦尔拉斯均衡理论,将数量信号引入出行者路径选择决策过程,提出了网络交通流从非均衡走向均衡过程中遵循的数量均衡原理。数量信号的引入导致交通分配过程中路径选择行为的重铸,论文从绝对数量和相对数量两个方面对数量信号加以定量描述,提出了分别以路径剩余容量和路径拥挤度为绝对和相对数量来刻画数量信号对出行者路径选择行为的影响。(2)利用经济学中网络摸索过程机制模拟出行者路径选择,考虑出行者路径选择受价格和数量信号双重约束,构建了基于价格-绝对数量和价格-相对数量混合调节的连续型交通流演化模型,并对模型解的存在性和唯一性,以及稳定性等方面进行数学解析和证明。网络数值模拟和参数分析表明,考虑绝对数量信号的价格一数量调节路径选择行为机制刻画了出行者在时间最短路径和剩余容量最大路径之间进行调整;考虑相对数量信号的价格——数量调节路径选择行为机制刻画了出行者在时间最短路径和拥挤程度最低的路径之间进行调整,两种混合调节机制都体现了价格-数量信号双约束下,出行者预期自己的交通需求不能得到完全满足时会调整供求关系,绕道自由程度高,不拥挤的路径行驶,通过调节价格信号和数量信号对路径选择的影响权重,可以较为灵活地描述路网交通流动态演化的过程,客观地反映出行者路径选择过程中对路径快捷性和舒适性需求偏好,并获得较为满意的网络均衡流。(3)基于价格——数量调节原理,以路径拥挤度为相对数量信号,构建了价格——相对数量混合调节的离散型随机交通流演化模型,并利用Brouwer不动点定理,非线性动力学稳定性理论等对模型的稳定性进行了数学证明。以Nguyen-Dupuis路网为例进行测试,路网中最拥堵的4条路段拥挤程度分别下降了 5.8%,4%,7%,1.2%,结果表明路径时间和路径拥挤混合调节机制下的离散型交通流演化模型使得拥挤路段的流量向拥挤程度低的路径上转移,而流量小的路段会吸引到更多的出行者,该结论正好反映了出行者由于计算能力有限或信息不完全,只能根据路段拥挤信息不断调整出行路径,不断学习的过程,而拥堵路段拥挤情况的改善表明,部分出行者由于舒适性偏好或者信息不完全选择了表面不经济的(出行时间长)的路线,但实际上避开了最拥堵或者最不舒适的路段,从而使得路网整体的效率更优,因此,及时地提供完善的数量信号信息或者利用数量信号合理调节交通流,可以引导舒适型或者兼具快捷舒适型偏好的出行者进行更合理的路径选择,从而达到改善路段拥堵的目的,也为制定网络交通流控制及诱导策略、交通规划等提供新的思路。