随着城市路网的逐渐完善,工业进程的飞速发展,车辆数目快速增长,其带来的出行需求与有限的道路资源之间的矛盾愈加突出,导致交通拥堵情况日益严重。人们在享受汽车带来的速度和便利的同时,也开始关注由此带来的交通拥堵。交通拥堵问题不仅限制了人们出行过程的高效性,并且成为制约城市协调发展的要素,尤其是在大型、特大型城市中,这一现象尤为突出。因此,在行车过程中,如何可以通过预测车辆轨迹,高效快速的通过拥堵路段,减少拥堵时间,提高交通速率,是现在面临的一个难点。在此背景下,通过对前景理论在轨迹预测方面适应度进行分析,结合前景理论的效用函数,提出了一种多阶段量子遗传算法的轨迹预测研究。将多阶段决策与量子遗传算法相结合,设计了用于轨迹预测模型的求解算法,并通过交叉口轨迹仿真对模型及算法的有效性进行了验证。通过了解车辆轨迹预测和量子遗传算法的研究现状,结合量子计算特有的性质,分析了量子遗传算法在轨迹预测中的可行性。针对遗传算法在求解最优问题中存在搜索时间长,交叉变异操作过于随机等缺陷,使用量子遗传算法进行改进,叙述了量子遗传算法的原理,通过函数测试和0/1背包问题得出量子遗传算法在求解最优问题中比遗传算法收敛性好,结果更精确。在交通拥堵的道路口,为了符合车辆行驶的实际情况,需要对量子遗传算法进行改进,在传统算法中加入驾驶员的主观决策影响。在分析了前景理论基本原理与在车辆行驶决策中的适应度基础上,将前景理论与量子计算结合,以拥堵度变化作为预测车辆轨迹的参考点,通过在Hadamard门中引用厌恶指数来改变哈密顿矩阵,提出了基于前景理论的量子遗传算法。分析了等待厌恶指数和拥堵厌恶指数随决策者的心理变化符合实际情况,方便在实验中进行参数取值并进行算法调试。进一步结合多阶段决策的思想将车辆的位置更新随着拥堵度的改变划分成多个子阶段决策,提出了基于前景理论的多阶段量子遗传算法。通过对多种道路环境进行模拟分析,对比目标车辆的模拟轨迹和仿真轨迹,验证了多阶段量子遗传算法的可行性,可以对车辆轨迹进行准确的预测。在道路交叉口环境下,使用多种算法对同一目标车辆进行轨迹预测,通过对比分析实验轨迹经过的网格数以及算法运行的迭代次数,可以得出量子遗传算法的预测轨迹得到的路径要更短,算法精确性更高,且该算法收敛性较好。