交通网络设计是为解决城市交通拥堵问题,通过新建或者扩建道路的方式增加路网通行能力的交通规划方案。传统的交通网络设计模型多以交通系统阻抗、投资费用之和为优化目标,而忽视了尾气排放悖论以及OD需求的不确定性,这给未来的交通网络带来了严重的隐患。本文在传统交通网络设计的基础上,将环境保护、OD需求的不确定性考虑进来,以提高交通规划方案的综合效益。本文首先量化分析了机动车尾气污染,根据本文研究内容确定了机动车尾气排放预测模型。然后分析了OD需求的不确定性,通过对比不确定问题的优化方法,决定以随机规划理论中的均值模型为本文的模型框架。在以上分析的基础上,构建了环境友好条件下的随机OD离散交通网络设计双层规划模型,上层模型目标是交通系统总阻抗、投资费用、系统CO排放量加权之和的期望,约束条件是土地资源利用以及声环境;下层模型是UE均衡分配模型。针对本文构建双层规划模型的特点,采用以蒙特卡洛模拟和遗传算法相结合算法,实现了对模型的有效求解。求解算法中有多重循环,为提高计算效率,通过均匀设计试验,选出一种能加快遗传算法有效收敛的参数组合方案。最后,通过经典算例检验了本文提出的模型及算法。借鉴线性方程中求解斜率的思想,计算出了三个目标的权重系数。在此基础上,将本文构建的模型与传统的交通网络设计模型进行对比分析。数据显示,本文构建的模型不但能大幅度的降低系统阻抗,而且能有效的改善交通环境。