随着我国社会经济的发展,城市化进程不断加快,城市规模越来越大,城市人口和机动车数量也不断提高。城市的交通拥堵、停车困难、环境污染等已成为我国及世界各地城市的主要问题。为了解决这些城市交通问题,需要通过科学的规划与管理,一方面增加城市道路基础设施资源,另一方面则通过管理来优化和挖掘潜力。而进行科学规划与管理的前提就是科学地进行交通需求预测。然而,从现有的交通预测模型来看,广泛使用的基于集计分析的四阶段预测方法具有建模成本高、推广移植困难、缺少说服力等缺点,而基于非集计分析的行为模型方法还处在不断的发展之中,关键理论体系和模型还没有完整建立,没有达到实用的阶段。由于这些问题的存在导致不能准确把握道路交通的发展规律,预测结果与实际存在较大偏差,进而也造成了道路交通的规划建设不合理、投资浪费、居民出行不便利等。因此必须系统地研究交通需求的机理,准确把握交通需求产生和分布的本质规律,才能为科学合理地进行城市交通规划设计、交通管理与控制等提供有效支撑。研究出行者路径选择行为影响下的交通分配模型,可以为合理规划城市道路交通网络、有效发挥道路交通潜力提供支撑,形成良好的城市交通环境；同时也可以为出行者提供合理的路径导航和出行方案,降低人们的出行成本,提高出行效率。其中,出行路径选择行为机理特征研究、出行路径选择行为对个体路径选择模型的影响、出行路径选择行为对交通分配模型的影响是研究的关键。本文从四个方面对出行路径选择行为影响下的交通分配模型展开了研究。首先,从行为学理论和成都市实际调查数据出发,分析了出行者个体的路网识别的确定图特性和路径网络分布的中观尺度交通流特性,总结提出了出行路径选择的反馈及平衡特征、路径识别特征、路径分布特征等三类机理特征。其中包括：(1)反馈及平衡特征：受制于交通方式、路网及交通状况等因素出行者在出行途中对路径进行调整的比例很小,出行者路径选择的平衡和反馈具有动态非全局平衡特征；(2)路径识别特征：出行者对出行路径的选择是整体考虑的,对路径的认识具有层次性和方向性；(3)路径分布特征：对于单一出发地和目的地的交通需求,路径选择在路网上的分布具有距离出发地和目的地越远交通流越少的反纺锤形特征、路径选择频率符合乘幂函数特征。其次,基于出行路径选择行为机理特征建立了多类出行者个体路径选择模型,分别从元胞模拟法、后悔决策的角度出发,建立了基于子图空间和有效翻转的元胞自动机路径选择模型、基于后悔更新的出行路径选择模型。再次,从群体角度出发研究了路径选择及交通系统平衡原则。在此基础上,考虑路网的随机变化及出行者的感知误差,将反映出行者路径选择特性和风险偏好的后悔最小作为路径选择的准则,构建了一个基于后悔理论的随机用户平衡交通分配模型,并给出了基于变分不等式的求解算法。通过一个简单的算例研究了算法的有效性和相关参数对模型的影响。最后,在对动态交通分配模型原理研究的基础上,根据出行者选择后悔最小的路径进行出行的假设,构建了基于后悔理论的理想DUO动态交通分配模型,给出了基于相继平均法的求解算法(MSA)和基于变分不等式的求解算法(VI)。通过采用松弛算法和相继平均法的顺序同层迭代循环、收敛检验中增加对路径后悔值的判断,提高了变分不等式求解算法的计算效率。以川东南某城市的路网和交通需求作为案例,验证了模型及求解算法的可行性和有效性。本研究可提高现有交通分配模型的精度、可解释性和计算效率,研究成果对交通运输规划、交通运输管理、应急运输决策、出行者路径引导等具有重要的理论价值与实践指导意义。