交通运输能力是衡量一个国家发展程度的重要标准。它不仅对国民经济发展起着至关重要的作用,而且也制约着现代化发展的进程。因此各国政府都在鼓励科学家研发新型的交通系统。在此背景下,智能交通系统应运而生。近年来,作为智能交通系统的核心部分,信息反馈策略越来越受到人们的关注。自从2000年Wahle等人提出第一种信息反馈策略以来,经过十余年的发展,目前已有数十种反馈策略。本文就是在前人研究的基础上,针对不同的实时交通信息和道路结构设计出不同的信息反馈策略。具体的研究工作如下：一、针对非对称含瓶颈的一维道路模型设计出分段函数反馈策略。该策略不仅能给出拥堵簇在道路上不同位置时的权重,还能区分出拥堵簇在瓶颈内外的权重。结合之前人们提出的时间信息反馈策略、平均速度反馈策略、拥堵系数反馈策略和加权拥堵系数反馈策略,我们将这五种策略应用到非对称含瓶颈双通道单出口道路模型上进行模拟。结果显示相比于其它四种策略,新策略不仅是在交通流量、平均速度和车辆密度等方面具有良好的稳定性,而且还能提高道路的平均流量。二、根据加权类信息反馈策略的构造原理,提出了指数函数反馈策略。我们首先是详细的分析了前人提出的两种加权类信息反馈策略,根据它们的共同特点设计出指数函数反馈策略。然后将该策略和前人提出的三种与拥堵系数相关的反馈策略应用在两种一维道路模型上进行模拟。结果显示,与其它策略相比,指数函数反馈策略具有明显的优势。尽管指数函数反馈策略相比于角度拥堵系数反馈在平均流量上的优势不是很明显,但是它的应用范围更广,而且计算和实施起来比较方便。根据模拟结果我们还发现角度拥堵系数反馈策略和指数函数反馈策略并不适用于封闭式的交通系统。随后我们将指数函数应用在二维网络道路模型上时也验证了这一结论。三、信息反馈策略在二维网络道路模型上的应用。我们详细的论述了在二维网络道路模型上应用随机选道策略、指数函数反馈策略、平均速度反馈策略和拥堵系数反馈策略时出现的三种交通状态以及它们在各种状态下的临界密度和车辆分布情况。从模拟结果中可以看出,平均速度反馈策略和拥堵系数反馈策略在各态下的临界密度都要大于其它两种策略。随后,我们研究了交通灯周期和交通灯变换规则对系统的影响。发现随着交通灯周期的增加,其对系统的影响在逐渐减弱,并且当系统密度处于饱和态时采用拥堵系数反馈策略和逆时针的交通灯变换规则更有利于提高系统的运输能力。进一步地,我们还研究了道路长度和等面积下网络边长对系统的影响。根据模拟结果我们发现对于高度对称的网络模型,均匀(而非加权)的反馈道路信息将更有利于提高系统的交通流量。四、基于二维网络道路模型设计出了一种全局搜索加权路径的反馈策略,即行驶时间加权路径反馈策略。该策略不但能有效的提高网络的交通流量,还能将车辆均匀的分布在系统中。五、根据流量的定义提出了空间流量反馈策略和时间流量反馈策略,并详细的阐述了制定两种策略规则的原因。我们将这两种策略应用在对称双通道的道路模型上与拥堵系数反馈策略、预测信息反馈策略、车辆数反馈策略和加权拥堵系数反馈策略做对比。结果显示空间流量反馈策略在平均流量的数值方面是最优的。进一步地,我们还将上述六种策略应用在对称三通道三出口和非对称双通道双出口的道路模型上进行模拟。从模拟结果中可以发现空间流量反馈策略依然能保持它的优越性。六、提出了一种基于局部信息的反馈策略：空位长度反馈策略。结合之前研究者们所提出的九种信息反馈策略,我们将这些策略统一应用到一维道路模型上进行模拟。从模拟结果中可以看出,在开放式的交通系统中,基于局部信息建立的反馈策略要明显好于基于全局信息建立的反馈策略。而在局部信息反馈策略中空位长度反馈策略无论是从道路的通行能力来讲,还是从策略实施的简便性来讲,都是最优的。最后我们总结出：对于开放式交通系统,离入口处越远的道路状况对道路的通行能力影响越小。因此我们只需要反馈入口处的局部信息就能提高道路的通行能力。文章的最后,我们对全文的工作和创新点进行总结并对未来的研究工作提出展望。