随着我国经济的发展,道路交通进入加速建设时期,智能交通系统(ITS)在国内外逐渐获得了广泛的应用和普及,特别是先进的出行者信息系统(ATIS)能为出行者提供实时、准确、全方位的交通信息和路径引导,改变了人们的出行习惯和路径选择方式。所以探讨未来ITS对出行者的路径行为的影响,研究基于ITS的路径选择模型及其算法,具有重要的理论和现实意义。在考虑交通信息对出行者路径选择行为影响的基础上,运用随机用户平衡配流的基本思想和交通流理论,重新界定了用户偏好的概念。将用户偏好这个概念重新界定为行驶时间、道路拥挤度、路段可靠性三者的线性加权和。将出行者划分为“有ATIS接收装置”和“无ATIS接收装置”两类。假定在路网随机变化的情况下,两类出行者均以广义成本费用最小作为路径选择准则,建立了ATIS影响下的基于用户偏好的路径选择模型。证明了模型的等价性和解的唯一性,并利用对角化算法和MSA算法设计了模型求解算法。通过一个算例表明：算法具有较好的收敛性,且该模型能反映出行者在交通信息影响下的随机路网中的路径选择行为。最后,作为模型的一个应用,研究了城市交通流诱导系统下的基于用户偏好的路径优化模型。