采用分布式交通仿真系统来对现实交通情况进行模拟,是提高城市交通效率和机动性的有利途径。而分布式仿真系统中,任务是否均衡分配关系到整个仿真系统的仿真速度。因此,如何使分布式交通仿真节点的负载均衡成了亟待解决的问题。本文以分布式交通仿真平台为基础,借鉴博弈论的思想,提出了基于博弈论的动态负载均衡算法,并通过仿真实验和理论分析来验证了算法的优越性。本文的主要工作包括以下几点:(1)提出了基于分布式交通仿真的网络模型。首先,在自主研发的分布式微观交通网络仿真平台的基础之上,设计了混合模式的动态负载均衡模型。该模型采用CS和P2P的结合来完成,总控端与仿真终端间以CS的模式存在,而仿真终端和仿真终端之间以P2P的模式存在。同时为了提高仿真系统的仿真速度、降低数据采集成本,本文将路网中道路简化为带权重的点,而路口简化为带权重的边。采用该模型对路网进行仿真,能够在不失仿真的真实性的同时,简化仿真路网模型,提高仿真系统的仿真速度和仿真效率。(2)提出了基于博弈论的动态负载均衡算法。本文借鉴博弈论中纳什均衡的思想,将道路的迁移变为主动行为。算法首先对道路的效用函数进行定义,并通过理论推导证明该函数存在纳什均衡;然后,采用迭代生长的方式来对地图网络进行初始分割;最后,道路将根据效用函数计算自身的费用,并根据自身的费用来决定是否进行迁移以及迁移的目的终端,直到完成整个路网的均衡;并且在仿真系统运行中再次出现不均衡状况时,同样也可以依据道路的费用来对道路进行迁移,并再次达到均衡状态。(3)进行了仿真对比实验。本文采用自主研发的微观交通仿真系统为实验平台,通过设定实验参数等,与经典的递归对分算法进行了两大组对比实验。实验的主要内容包括:终端数变化及车辆数变化对仿真时间、仿真时间方差、通信时间总和及通信时间方差的影响。实验结果证明,本文提出的基于博弈论的动态负载均衡算法的优越性。通过理论及对比仿真实验的结果验证,本文提出的基于博弈论的动态负载均衡算法能够均衡的划分路网,并且能够解决大规模分布式交通仿真系统的动态负载均衡问题。