智能运输系统(Intelligent Transportation System，ITS)是人们将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子控制技术、传感器技术以及计算机处理技术等有效地综合运用于整个运输体系，从而建立起的一种在大范围内、全方位发挥作用的实时、准确、高效的运输综合管理系统。目前，ITS的科研和应用正在世界范围内蓬勃开展，和众多交通项目一样，ITS项目的实施需要预先的项目评价；但与其它的交通投资不同，由于ITS的新颖性，很难找到已建的ITS设施可以提供参考经验，因此如何对实施ITS的效果进行预测和评价成为规划人员、决策者等感到亟需解决的问题。由于ITS评价是一个范围广、困难而复杂的课题，因此目前还没有一套像传统运输基础设施评价那样完整的ITS评价模型和方法。尽管对于如何选择ITS评价的方法依旧存在困难，但是ITS评价的工作仍然在不断地取得进展。目前的评估手段主要分为两类：现场监测和基于模型的仿真研究。本文以路径选择算法(ITS项目核心之一诱导系统中最为关键的技术)和Car-to-Car设备(国际上最新兴起的一种车载诱导设备，其重要功能之一是通过车辆间交换信息，为行驶在道路网中的车辆，提供从当前所处位置到目的地的有效、实时的、高性能价格比的行车路线，为行驶车辆提供最佳路径搜索服务)作为评价对象，通过搭建自己的交通仿真平台，设计仿真实验，在仿真平台上模拟两者的应用场景，研究各自对整个路网交通的影响，以做出正确的评价。本文具体工作如下：(1)首先建立交通仿真平台，在仿真平台中，针对实际中城市道路的不同特点的分析，将现实中一些道路间特殊的拓扑关系在仿真平台中用带权有向图表达。(2)分析了几种重要的路径选择算法的原理及其特点，利用城市交通仿真平台，模拟城市道路网，并在仿真平台上模拟车辆应用不同路径选择算法的场景，设计仿真实验，对各种路径选择算法对路网交通的影响结果进行实验比较。实验结果表明，采用A*算法策略时车辆平均旅行速度要高于采用Dijkstra算法策略。(3)在城市道路网的基础上，引入Car-to-Car设备(此时车辆可通过该设备间的通讯，获得实时的、动态的路径权值，进行更有效的路径选择)。在仿真平台的行驶的车辆中，生成一定比率的配备Car-to-Car设备的车辆，通过仿真实验，研究Car-to-Car设备对于交通的影响。并且通过更改Car-to-Car设备的市场占有率，研究设备市场占有率变化对整个路网交通的影响。最后研究当路网中某些路段发生突发事件时，比较有Car-to-Car设备支持的车辆和没有设备支持的车辆在该条件下平均旅行速度变化差异。实验结果表明，配备Car-to-Car设备的车辆的平均旅行速度要明显高于未配备设备的车辆，并且在有Car-to-Car设备加入后，整个路网车辆平均旅行速度有明显提高，平均旅行时间有明显降低。并且车辆平均旅行速度随着Car-to-Car设备市场占有率的增加并非呈一直增长趋势，而是呈先增后减趋势，即在一定的市场占有率之下，路网车辆平均速度达到最高。当路网中堵塞路段数越来越多时，有配备设备的车辆平均旅行速度变化不大，而未配备设备车辆的速度则有较大幅度下降。本文的仿真模型方法虽然能够对ITS项目进行相应的评价，但在路径选择算法和平台实用性上还需进一步改进，例如采用更符合实际的K-则路径算法，并在交通仿真平台中引入交通转向限制、红绿灯策略等，使之更符合实际应用场景。