我国城市群发展已进入快车道,随着城市群内部人口、产业布局的不断优化,城镇之间的经济产业联系逐步紧密,城市群交通运输需求的时空分布也发生着巨大变化。与此同时,客运服务供给与出行需求之间出现的不适应、不平衡现象导致不同城市群交通方式之间竞争激烈,多方式运输能力的协调性很难得到充分发挥,造成严重的资源浪费和环境污染问题,这种现象在一定程度上影响着城市群空间向更加合理的结构演化,阻碍了城市群的形成与发展。在这种情况下,为了使城市群交通系统的运输能力与不断变化的客运出行需求相匹配,应该首先考虑如何利用和改进既有的运输网络服务能力来满足短期内的城市群出行需求,这就涉及对城市群多种交通方式的运输能力进行协同优化配置。因此,本文就城市群多方式旅客运输网络能力优化问题进行研究。首先,基于对城市群交通系统的分析,对城市群旅客出行进行定义,并将城市群旅客的出行过程分为三个阶段:起点城市的市内出行、城际出行以及讫点城市的市内出行;随后分析了城市群旅客出行需求的产生机理和特征,并在此基础上,通过对传统重力模型的改进,提出了基于产业关联度的城市群客流分布模型,分析了城市群旅客运输需求在空间上的分布规律。其次,与城市群交通系统结构和旅客出行过程相对应,基于超网络理论构建城市群多方式交通超网络模型;根据网络结构特性以及旅客出行特征,分别对不同路段的广义费用进行定义;考虑到旅客出行需求会随着网络出行条件的不断优化和改善而发生变化,基于交通网络平衡分析理论和变分不等式理论,构建了弹性需求下的多方式随机平衡分配模型;基于相继平均法和有效超路径搜索算法设计求解算法,并通过一个算例对模型和算法的有效性进行验证和分析。最后,建立了城市群多方式旅客运输网络能力优化的多目标双层规划模型,考虑到交通规划管理决策问题的多目标性,上层规划在考虑社会福利最大、网络车辆尾气排放量最小以及空间不公平性最低的情况下对多种城市群交通方式的旅客运输能力进行优化配置;下层模型为弹性需求下的多方式随机平衡分配模型。同时,为了能够快速并行地搜索和生成帕累托最优解集,应用基于GAB算法和O-K算法的多目标双层规划求解算法对模型进行求解,并通过一个算例对模型和算法的有效性进行阐释和验证。