随着交通运输业的发展,交通拥堵、环境污染、交通事故等问题日益严重,智能运输系统的发展是缓解这些交通运输问题的重要手段。智能运输系统融合人、车、路、环境四要素为一体,是一个动态的、随机的、复杂的、开放巨系统。其中,驾驶员作为一个有思维、能总结经验并能不断改善自己主观性的复杂个体,是该系统的核心,通过操作车辆来实现对车辆的控制。在整个过程中,驾驶员要进行感知、理解、判断、执行等主要活动,在协调和控制交通系统四要素的各个环节中起着举足轻重的作用,并决定了相当一部分系统性能。随着交通科技的进步,驾驶员因素及其所起的作用被广泛认为是智能运输系统成功发展的关键,也是微观交通流仿真研究的理论基础。因此,对交通系统的研究,需以驾驶员行为研究为核心,把人-车-路-环境作为一个统一系统来考虑。本文从微观交通流仿真建模和智能运输系统仿真研究的根本需求出发,从驾驶员认知心理角度,研究了基于综合认知活动和决策优化方法的驾驶员行为。重点探讨了基于人-车-路-环境综合计算的驾驶员期望车速;基于投影寻踪回归的车辆跟驰模型及微观交通流仿真模型的验证方法;基于层次分析的车道变换决策模型;基于精准时钟扫描的驾驶员决策优化模型;机非混杂环境中的驾驶员行为建模及仿真。这些研究对提高交通系统管理效率、缓解拥挤、减少污染和能源消耗、培育未来新产业具有十分重要的理论价值和现实意义。