本文在现有的交通网络设计问题研究基础上，通过对路段进行等级划分、类别划分，将混合网络离散化，建立了混合交通网络设计的双层优化模型。其中上层模型综合考虑了网络阻抗、投资额、以及CO的排放总量三方面因素，建立了以三者之和最小为目标的优化函数；下层模型为交通流分配的用户均衡模型。　　 根据所建模型的特点，本文分别利用遗传算法、改进粒子群算法以及自适应小生境遗传算法来对其求解。其中改进的粒子群算法是将一种使用自适应变异概率的变异算子引入基本粒子群算法，通过实验表明改进后算法的寻优能力大幅提高。另外，自适应小生境遗传算法是在遗传算法的基础上引入了自适应交叉、变异概率以及小生境技术而形成的一种算法。　　 通过一个例子证明，自适应小生境遗传算法的收敛效率是三种算法里最高的，其次是遗传算法，最后是改进粒子群算法，从而说明，自适应小生境遗传算法更适合用来求解所建的双层优化模型。　　 通过分析求解出来的最优改善方案可知，所建的双层优化模型对于研究混合交通网络设计问题是有效地、合理的，在现实的道路网改造中，具有很好的应用前景。