近些年来,随着道路网络中车辆数目的日益增多,交通拥塞问题也变得越来越严重。扩建道路增加交通资源的速度远远赶不上汽车数目的增速。V2X通信技术和边缘计算技术的迅猛发展,为智能交通系统提供了坚实的基础。在此基础之上,我们可以利用通信技术对多车进行协同,利用边缘计算技术,实现实时的动态路由推荐,缓解交通拥堵,优化交通。传统选路规划大多只针对单车,通过评估当前道路状态计算最优行驶路线。但是这种方法忽略了车辆之间的互相影响,同一路线可能会被推荐给多辆车,最终导致实际出行的道路状态与算法中预测的道路状态出现较大的偏差。而传统集中式的多车路由大多将多车的路线规划问题转化为一个最大最小化问题,通过求全局最优解,为多车推荐路线。这使得最终路线推荐方案可能以牺牲某些车辆个体的利益实现全局最优。针对上述问题,本文提出了一种基于演化博弈的分布式多车协同路由算法,参与协同的各个车辆都从自身的代价和收益出发获得最佳决策,实现同时向不同的车辆提供不同的路线规划建议,来避免集中规划存在的问题。该方法不但能均衡流量,还将有利于提高驾驶员对路线规划的遵从度,提高路口交通调度决策的有效性。本文提出的算法主要分为两部分。第一步针对单路口多车协同,通过将路口周围即将经过此路口的车辆建模为一个人口博弈模型,将多车协同路由问题转化为寻求博弈模型纳什均衡状态问题。然后利用策略转移协议将该静态博弈模型转化为一个演化动态模型,通过求此动态模型的收敛点,解得原始静态博弈模型的纳什均衡状态。第二步针对多路口协同路由,提出一个两层交通协同控制系统结构。解决单路口控制范围重叠及认知范围有限所造成的路由非最优的问题。最后通过仿真分析,对基于演化博弈的多车协同优化算法进行性能评估,验证了算法的有效性。