传统的交通规划方法以提高机动性为导向,目标在于提高机动车运行效率,减少拥堵,并没有将出行主体放在首要位置,忽略了对人的关怀。而城市交通系统除了需要保证交通资源的供需平衡外,还需要保证交通系统的服务水平,使出行者能够以合理的出行成本得到较大的出行效用。这对传统的交通规划方法提出了新的要求,即研究在资源和环境约束下,如何用尽可能少的交通资源来对居民接受就业机会和公共服务的能力进行保障,即提高个体在交通网络中的时空可达性。出行本身作为一种派生需求,源自于出行者对完成活动的需求和愿望。个体时空可达性以个人基于活动的出行作为分析单元,把满足出行者到达活动地点完成活动的需求作为目标。相比于传统空间可达性,个体时空可达性强调了人执行活动的需求是否得到满足,突显了以人为本的思想。在此基础上进行交通网络优化设计,能够为决策者在决定路段建设和为出行者在制定出行决策时提供更加合理的建议。论文主要研究了以下内容:通过时空网络来表达个体时空可达性。这里将个体在物理空间中的移动轨迹表示为时空网络中的个体时空路径,其是否可行由时间预算、活动时间、时变交通网络状态等因素共同决定。如果个体能够找到一条可行的时空路径,即其能够在出行时间预算内,以交通系统允许的出行速度完成由源点出发到达活动地、执行活动并返回源点的过程,则认为个体由源点到活动地的出行是时空可达的。构建基于时空可达性的交通网络优化设计模型。以个体基于活动的出行作为分析单元,以最大化网络整体时空可达性作为优化目标,在建设资金预算约束下,从待建路段集合中选择最优路段组合加入现有网络中。决策变量包括路段选择变量和路段建设变量,约束条件包括时空平衡流约束、活动执行约束、待建路段与时空弧的耦合约束及建设预算约束等。使用拉格朗日松弛技术求解网络设计模型。利用拉格朗日松弛技术将网络设计模型中的“困难约束”吸收进目标函数中,得到拉格朗日松弛问题。在松弛问题中,由于目标函数和约束条件可以按照变量类型分为两组,故利用拉格朗日分解技术将松弛问题分解为最短路问题和背包问题两类子问题,以降低原问题的求解难度。拉格朗日松弛问题扩大了解的可行域,导致松弛问题的目标函数值与原问题的目标函数值之间存在差距。为了缩小这种差距,我们通过求解拉格朗日对偶问题,更新“困难约束”的拉格朗日乘子,收缩拉格朗日松弛问题解的可行域,拉近松弛问题与原问题目标函数值之间的差距,迫使对偶问题的解逐步逼近原问题最优解。结合算例进行网络时空可达性的性能分析与实证研究。通过实证研究分析投资预算、出行时间预算等输入参数对网络可达性的影响,并把设计方法应用到具体的网络算例中。