本文利用双层规划思想，从交通网络全局或某一重要交通区域的角度出发，建立了考虑出行者路径选择机制的单行道布局数学规划模型。假定交通管理者已经在历史流量信息和经验的基础上确定了单行道候选路段集合，模型以最小化研究区域内的总旅行时间为决策目标，约束条件集包括单行道布局决策变量0-1约束、两对向路段单行道布局的互斥性条件(即相同结点对的两对向路段中至多只有一个路段被选中逆行)、网络布局强连通性假设(即对于任意单行道布局，两任意结点对间都有路径保持连通)和驾驶员的路径选择行为约束等。单行道布局方案直接影响路段设计通行能力，而后者又通过路段特性函数影响路段的流量和旅行时间等。因此，本文还建立了路段设计通行能力与单行道布局决策变量函数关系式。 设计了单行道布局优化模型的一种基于遗传算法(GA)的组合式算法，用GA求解上层模型的非线性整数规划问题，用基于Bell加载的MSA算法求解下层的某一给定单行道布局方案下的SUE模型。针对初始化和遗传操作中出现的不满足约束条件的解，分别设计了相应的染色体修复程序使之可行。 城市道路中交叉口无处不在，论文进一步同时考虑单行道布局和交叉口均衡信号设置优化，从而更大限度地挖掘现有城市道路交通网络的供给潜力，并保障单行道乃至整个网络的安全、顺畅运转。构建了两者组合优化的双层规划模型，以考虑交叉口信号延误的研究区域内总旅行时间最小化为优化目标，以单行道布局0-1变量和绿信比参数为决策变量。约束条件集包括单行道布局0-1变量的互斥性约束、网络布局强连通性假设、绿信比变量的上下界约束和守恒约束(假设无时间损失，则进入一个信号交叉口的所有信号控制路段的绿信比之和等于1)、单行道布局与信号设置的互斥约束(被逆行路段的绿信比为0)，以及驾驶员的行为约束等。随后，设计了相应的GA-MSA启发式算法。单行道布局0-1变量和绿信比参数均采用0-1字符串编码，其中后者在一定的精度条件下作离散化处理，用相应的0-1字符表示路段的绿信比是否取该离散值。针对初始化和遗传操作中产生的不可行满足约束条件的染色体，设计了相应的染色体修复程序。 单行道布局优化的算例研究表明，任意布设单行道，可能导致网络总阻抗不降反增，即使能够降低网络拥挤程度，也不一定能够与从全局角度定量优化得到的方案相媲美，从而验证了定量化研究单行道布局的必要性。此外，分析了算法中参数的敏感度，从而解析参数的变化对优化结果的影响程度，并给出了参数的经验取值范围。此外，比较了单行道布局与均衡信号设置同时优化方法与单独优化简单叠加方法的结果，验证了两者同时优化的必要性。