车载自组织网络可以协助驾驶、缓解交通拥堵和减少交通事件发生,近年来已经得到了大量的关注和研究。车载自组织网络由于自组织性、有限的无线信道带宽、动态变换的网络拓扑结构等因素使得其面临许多亟待解决的难题。车载网络通信过程中涉及到不同类型、不同组合的节点间的通信,在不同场景下可能会需要其它的中间节点参与到通信过程中去,但是由于节点存在主观态度和自身所拥有的资源有限等因素的影响,导致节点会拒绝为其它节点服务,因而表现出一定的自私性。因此,检测并激励节点克服自身属性积极的参与网络合作成为车载网络研究的重要内容。基于上述问题和实际需求,本文设计了一个基于信誉值的节点分类合作模型和基于自私性的路由算法(Detect and punish selfishness,DPS)。DPS算法引入了节点自私性的因素,提出了节点分类的激励机制,通过节点之间的监控机制和严格的奖罚机制提升节点间的有效合作和通信效率。算法首先采用改进的Watchdog算法检测节点自私行为,其次根据节点行为来计算节点的信誉值,最后根据节点的信誉值将节点分类,并根据节点自私行为对网络造成的影响采取相应的惩罚措施,以鼓励节点积极参与网络协作。本文使用交通流仿真软件VanetMobiSim和网络性能仿真软件NS2在不同场景下进行了联合仿真,对本文提出的DPS和AODV路由算法进行了多种性能指标的比较。仿真结果表明假如自私节点占整个网络节点的10%到30%时,整个网络的吞吐量会下降16%到40%,严重时可能会导致网络瘫痪。DPS算法在选择中继时能够选择更好的中继节点来转发消息,并且能够更好的激励过于自私的节点积极参与网络活动,提高了网络的吞吐量,能够更好地促使节点参与网络通信。