拥堵模拟器是一种用于模拟城市或区域交通流行为的计算机模型，通过数学算法和仿真技术，再现真实交通系统的运行状态，为交通规划、管理决策提供科学依据。
其核心功能包括交通流生成、路径选择模拟、车辆动态行为预测等，通常基于交通流理论（如 Greenshields 模型、MFD 模型）和微观/宏观仿真方法，通过输入道路网络、交通需求、车辆属性等参数，输出交通流量、速度、延误等指标。
在交通规划领域，可用于评估不同交通设施（如道路拓宽、立交桥建设）对拥堵的影响，辅助优化路网布局；在政策评估中，可模拟交通管制措施（如限行、单行道）的效果，为交通管理决策提供数据支持；在应急响应方面，可用于预测事故或恶劣天气下的交通拥堵扩散，辅助疏导方案制定。
当前拥堵模拟器面临数据获取与处理的挑战，如实时交通数据的高精度采集、多源数据融合；模型精度方面，微观仿真对计算资源要求高，宏观模型对区域特征适应性不足；未来发展方向包括人工智能技术的融合（如机器学习优化模型参数）、多尺度协同仿真（微观与宏观结合）、动态交通需求预测等，提升模拟的实时性和准确性。
拥堵模拟器作为交通系统研究的关键工具，通过科学模拟为交通问题的解决提供路径，随着技术的进步，其应用将更加广泛，助力构建更高效、智能的交通系统。
