近年来,路径优化问题的研究在智能交通技术的融合下有了新的思路。针对机动车保有量快速增加带来的局部交通拥堵状况,本文选择了甘肃省兰州市七里河区西站什字周边路段作为目标区域,开展非均衡路网交通流优化的研究。主要内容如下:（1）为进一步验证城市交通流规划的必要性问题,在引入了一些基本的交通流运行状态评价指标以及一些城市交通流特征规律的基础上,本文将博弈论原理加入城市交通中多车运动的模型中,通过构建博弈矩阵,分析了路径规划中局部最优与整体最优存在的矛盾,揭示了片面追求单个车辆路径最优方案的局限性,证实城市交通问题的非线性和复杂性。（2）为了解决交通流动态数据的收集和匹配问题,分别对路网拓扑结构,拥堵等级与瞬时车流的数据特点进行研究。在不具备完善的监测技术和监测设备的条件下,使用网络地图服务商提供的交通数据,并对目标区域交通数据进行实地观测,保证数据质量。通过模糊聚类的手段总结了瞬时车流量与拥堵等级的映射关系,为后续的实例研究提供了数据基础。（3）针对非均衡路网城市交通流优化问题。本文将路网中各路口车流量分配的方案作为研究对象进行优化,选择遗传算法寻优求解对区域内不同路段的特殊情况做详细分析,构建个体编码方案,改进算法流程逻辑以及目标函数,提升算法的效率和结果的价值。并将优化后的路网拥堵状态与实际的拥堵状态进行对比,证明整体性路径优化的有效性。（4）在寻优算法适应度分析模块的设计中,本文采用相关路段交通拥堵等级做为状态变量,进行短时交通流预测分析。结合目标研究区域交通流数据的实际情况,选择长短时记忆神经网络作为预测模型,对交通流拥堵等级及拥堵趋势做短时预测,构建路径优化后适应度评价的重要模块。通过对目标区域交通数据的研究分析,本文提出的将短时交通流预测方法与遗传算法结合求解的方案对非均衡路网条件下交通路径优化问题有较好的效果。可以为非均衡路网城市路径优化问题的研究提供新的思路和方向。