最近,城市交通问题已经引起了包括物理学界在内的广泛关注,因为已经观察到在交通流的演化过程中存在非平衡态的相变以及各种非线性动力学现象。为了探讨交通流的动态行为,已经提出了诸多模型,例如：流体力学模型、格子气体动力学模型、跟驰模型、地图晶格模型和元胞自动机模型(CA)。在此之前,学者们更加注重交通中的基建问题。最近一段时间,在城市交通系统中,司机的博弈行为及其对整个系统的演化引发了人们的注意。本文将采用元胞自动机的方法,考察城市交通中个体博弈行为的涌现性及其对整个城市交通的影响。本文的工作将力图将博弈理论与交通流元胞自动机模型相结合,分析城市交通系统这一自适应复杂系统。本文作者在充分调查了交通流理论在国内外的发展情况以后,根据实际的交通状况,提出了更符合现实交通的模型,并通过数值模拟,研究了交通流中出现的各种非线性现象。本文的主要工作如下：首先,构造了基于骑车者换道过程中合作博弈行为的双道交通流模型,研究了开放边界条件下的自行车流。通过数值仿真,得到了在模型条件下,自行车车道上不存在明显的堵塞状态的结果。并且,我们还观察到,这一结果是由于合作程度密度分布起到调控作用的关系。其次,采用考虑有限减速效果的VDR模型,构造了合作型驾驶员和非合作型驾驶员的混合交通流模型。模型反映了实测中所观察到的亚稳态以及回滞效应。同时还考察了在该模型条件下,影响交通事故发生率的各种因素。数值仿真结果显示,在模型所设定的条件下,存在三个临界密度。这三个临界密度,不仅与事故发生率相关,而且也与交通流的状态相关。当合作型车辆占总数的比重越大,交通事故发生率就越低。此外,如果不能快速有效的处理交通事故,可能导致更大的车祸事故发生率,并且影响到全局的流量。对于混合交通流而言,演化实验显示存在一个合理的限速值,可以使得交通事故发生率最低。最后,考虑博弈学习机制的个体交通出行行为,建立了城市交通流元胞自动机模型。模型反映了实测中所观察到的各种现象,包括交通流的亚稳态,基本图的各种形态以及城市上班早高峰时的空间分布。通过对模型的分析,在博弈学习机制下,上班出行者会形成错峰出行行为。当随机出行者比例较小时,上班出行者的行为近似于布朗运动。出行者的行为对基本图会形成显著的影响。另外,在上班早高峰时在网络中存在固有的堵塞区域,在路网的边缘也会出现严重的堵塞。