随着智能交通系统的快速发展,可变信息标志(VMS)被广泛应用于引导出行者路径选择,以缓解交通拥堵状况,但交通流是出行者决策的组合结果,因此出行者的交通决策行为在很大程度上决定了交通诱导系统的效用。现有的交通诱导系统基本是站在交通管理者的角度确定诱导周期、VMS发布内容等,缺乏理论指导和数据支撑,并且在VMS信息发布之后任由出行者进行择路,并没有考虑出行者对交通诱导信息的态度。另外,对路段交通拥堵和缓行的影响范围界定直接决定了交通诱导系统的建设规模。基于以上背景,论文依托国家自然科学基金项目“拥堵交通网络空间态势转换机理及其快速疏散研究(编号：1408085QF111)”,从出行者的路径选择心理出发,综合考虑出行者和交通管理者双方目标,制定符合当前交通需求水平的交通诱导策略。首先,通过SP (Stated Preference survey)问卷调查的方式,对出行者路径选择的影响因素进行分析,明晰关键影响因子,并建立VMS信息环境下出行者路径选择Logistic模型,求得出行者的路径转向概率。其次,根据交通诱导系统的动态实时性,建立动态用户最优分配模型,并将建立的出行者路径选择Logistic模型融入其中,使得模型更加符合出行者在择路时的决策心理。然后,基于交通管理者和出行者的目标不同,建立权衡两者效益的双层规划模型,并运用遗传算法寻求系统最优和用户最优之间的均衡解。最后,基于以上建立的双层规划模型,采用经典的路网网络进行模拟,一是求得交通管理者和参与者之间效益的博弈解,即得到VMS最优发布方案；二是对设置VMS前后模型的求解结果进行对比;三是对主要参数进行灵敏度分析,得到各个参数对模型的影响规律。