交通运输已经成为人们生活中不可缺少的重要组成部分。然而，高度城市化和快速车辆增长引起了严重的交通拥堵，导致了低下的交通运输效率和严重的城市污染。在此背景下，为满足特殊交通运输需求和提高交通运输系统的性能，专用道作为一种灵活且经济的交通管理策略，已经被广泛地应用于现实生活中。现有关于专用道的研究文献集中于从微观层面（单个路段或廊道）上来研究专用道设置效益或影响，其研究成果不能有效指导如何从宏观网络层面上进行专用道优化设置。专用道策略占用了道路资源，会对正常交通产生负面影响。因此，在运输网络视角下合理设置专用道，对满足交通运输需求和减小专用道对其它正常交通的负面影响具有重要的作用。　　本文对运输网络视角下专用道优化设置问题（Lane reservation problem，LRP）进行了深入研究，旨在确定运输网络中哪些路段上设置专用道以满足特殊交通运输需求或提高现有交通运输系统性能，同时尽可能减少专用道设置对其它正常交通的负面影响。论文主要研究成果和创新点总结如下：　　（1）研究了大规模自动卡车专用道优化设置问题。为该问题建立了改进的整数线性规划模型，分析了问题复杂度，研究了问题的几种特殊情形，并提出了有效的基于问题特性的精确算法。基准算例和大规模随机生成算例测试表明：所提出改进模型和算法优于文献中的模型和算法。　　（2）研究了满足大规模事件背景下特殊交通需求的专用道鲁棒优化设置问题。为该问题建立了多目标整数线性规划模型，研究了问题预处理技术以缩小最优解搜寻空间，提出了ε-约束和分割求解（Cut-and-solve）相结合的方法求得问题的Pareto前沿，其中，分割求解法用于快速求解ε-问题以加速算法收敛。基准算例和随机生成算例测试表明：所提出算法优化基于商品化优化软件包CPLEX的整数规划方法。　　（3）研究了实现快速可靠公交运输需求的公交专用道优化设置问题。建立了该问题的数学模型，研究了问题有效不等式以减少问题最优解搜寻空间，提出了基于改进切割面生成技术的分割求解算法求得问题最优解，并开发了核搜索（Kernel search）启发式算法以快速求解大规模问题。在改进分割求解算法中，提出了基于问题特性的切割面生成技术，加速了算法的收敛；在核搜索算法中，提出了基于问题特征的限制问题（Restricted problem）构成方法，减少了解的搜寻空间。大量数值实验结果验证了所开发模型和算法的有效性。　　（4）研究了一类公交专用道设置与公交线路设计集成优化问题。为该问题首先建立了一个非线性多目标混合整数规划模型。随后，将该非线性模型转化为一个等价的线性模型，研究了模型的有效不等式，分析了问题复杂度，应用增强ε-约束法求解获得问题Pareto前沿。基准算例和随机算例测试表明：所提出的算法在合理时间内可以精确求解小规模问题，所获得的方案可以以较少负面影响较大幅度地减少公交出行者的出行时间。