当前我国多数大城市正处在城市郊区化和机动化进程中,由于城市的交通供给和交通需求之间的不平衡导致了城市交通拥挤问题。协调土地利用和交通系统之间的关系,减少交通需求,是解决城市交通问题的一条有效途径。基于这种思想,本文以大连市为对象,研究了城市购物中心布局优化方法和针对城市购物中心布局的交通影响评价方法。本文首先分析了影响城市购物中心布局的主要因素,指出影响城市购物中心布局的关键因素是人口特征、交通条件、消费者购物行为特征。通过购物出行调查分析,得出影响大连市居民购物中心选择的主要因素是购物中心的交通可达性、规模和价格水平。进而利用非集计选择理论建立了预测购物中心客流的购物中心选择模型和计算购物交通方式分担率的购物交通方式选择模型。把购物中心选择模型与p-中值模型相结合,分别建立了基于道路网络的购物中心布局优化模型和基于超级网络的购物中心布局优化模型。两个模型都以最小化城市居民购物出行总距离为优化目标。二者的区别在于,前者是一个不考虑交通方式影响的单目标优化模型,而后者是一个考虑了不同交通方式之间的差异的多目标优化模型。由于两个优化模型都是高维非线性组合优化模型,本文设计了动态参数控制的遗传算法来求解它们,并分别使用两个优化模型优化了大连市的购物中心布局。两个模型的优化结果对比表明:基于超级网络的购物中心优化模型优化得到购物中心布局的聚集水平较低。为了验证优化购物中心布局是否能够有效的减少交通需求,本文提出了购物中心布局交通影响评价的总体思路。并使用层次分析法建立了路网服务水平评价模型,还探讨了购物中心布局交通影响评价过程中的几个关键技术。最后分别针对优化前和优化后的大连市购物中心布局进行了交通影响评价,结果显示优化购物中心布局能够有效地减少交通需求,而且基于超级网络的购物中心布局优化模型具有更好的优化效果。