Wardrop用户均衡原则在过去半个多世纪中是交通行为建模的基本假设。该原则认为每个驾驶员对整个路网的交通运行状态是完全了解且能充分预知的，且交通出行决策是完全理性的，这与实际情况不符。近年来越来越多的学者转而研究基于出行者有限理性决策的交通行为非均衡演化模型。在本项目中，我们将研究非均衡交通演化模型中许多悬而未决的技术难点问题。首先，我们探讨驾驶员分析和采纳交通信息的机理，模拟驾驶员通过总结行车经验和采纳外部交通信息从而达到认知更新的过程。其次，我们将运用信息经济学知识，分析出行者交通行为有限理性决策模式- - 不完全信息的重复动态博弈，并探讨出行者因行程时间不确定性采取的风险规避措施；并开发描述每天交通出行决策和交通网络运行的交通行为非均衡循环演化模型。再次，我们将研究以提高交通网络性能为目标的干预交通行为非均衡演化过程的管理对策。最后，我们还将开展针对模型验证和对策应用的实证研究。