作为一项交通需求管理政策，拥挤收费在理论上是最有效的控制交通需求、缓解交通拥挤的措施之一。本文研究城市随机道路交通网络下的拥挤收费问题，具有重要的研究意义和应用价值。　　 首先根据①由于用户掌握的网络运行信息不完全引起的感知误差；②由于网络运行时间的随机性引起的网络不确定性；③网络中是否存在边际成本收费三个因素对网络平衡（交通分配）模型进行划分，这对我们更好地理解交通网络平衡模型有重要的作用。　　 深入剖析了传统拥挤收费模型的不足，指出单独使用先进的出行者信息系统(ATIS)或是道路拥挤收费均不能使随机网络流转变为理想的Wardropian意义下的系统最优流。对ATIS市场渗透率是外生的，网络总交通需求是固定的，模型中仅有单一的用户类型以及道路阻抗函数是对称的不合理假设进行拓展，建立了内生ATIS市场渗透率及弹性需求条件下多用户类型随机系统最优拥挤收费模型。经研究发现，阻抗函数对称的边际成本收费模型仅反映了新增用户对本路段已有的其他用户产生的外部成本，而忽略了该用户对邻近道路用户产生的外部成本。它不能反映不同路段交通流间的相互作用与影响，且得到的道路边际成本收费值偏小。　　 提出了基于运行时间可靠度和内生ATIS市场渗透率下随机系统最优拥挤收费模型，将拥挤收费理论的研究由确定性交通网络引入到不确定性交通网络。指出运行时间可靠度在用户出行路线选择时的重要作用。强调拥挤收费除了可以减小交通拥挤，增大交通网络收益，增加社会税收之外，还可以提高道路交通网络和交通运输服务的可靠度。经研究表明边际成本收费理论对于基于网络运行时间可靠度下的随机交通网络仍然适用，即采用边际社会成本流函数代替单位路段成本流函数，可以使随机网络随机用户平衡流变为随机网络随机系统最优流。并指出传统的拥挤收费模型没有考虑到用户在选择出行路线时，需要考虑运行时间可靠度这一重要影响因素。因此，现实生活中，传统的拥挤收费并不一定能使网络效益达到最优或缓解交通拥挤。　　 最后，根据已有静态模型的不足，建立了多用户类型，不对称成本函数下出发时间、出行方式选择和最优拥挤收费模型。研究表明不考虑公交车和小汽车间的相互影响的拥挤收费模型忽略了公交车（小汽车）用户对邻近车道小汽车（公交车）用户产生的外部成本。它不能反映不同类型（车种）交通流间的相互作用与影响，得到的道路边际成本收费值偏小。