城市道路网络容量的设置是城市交通管理中的关键问题，它直接影响到交通效率、出行者的满意度以及整体的社会经济效益。传统的容量设定方法，如时空消耗法、线性规划模型法、最大流量最小割集法等，虽然科学合理，但往往忽略了道路使用者对容量设计的反应。而实际上，交通网络是一个复杂适应系统，涉及多个主体的相互作用。
本文提出了一种基于粒子群算法的城市道路网络容量最优设置的研究方法。粒子群算法是一种启发式优化技术，源自对鸟群、鱼群等群体行为的模拟，用于寻找复杂问题的全局最优解。在交通网络容量设置问题中，这种算法能够有效地探索庞大的解决方案空间，寻找使社会经济效益最大化的道路容量配置。
文章首先分析了政府和道路使用者的目标差异。政府作为上层决策者，旨在最小化整个交通网络的综合广义出行成本，考虑道路的新建、扩建以及资金限制。而道路使用者则追求自身出行的时间成本最小化。这种双层规划问题形成了政府与出行者之间的博弈关系。政府的决策会影响出行者的路径选择，而出行者的非合作路径选择又会形成新的交通流量分布。
为了解决这个问题，作者提出了一个双层规划模型。上层模型是交通网络系统的社会效益最优化，追求整体出行时间最小化；下层模型是弹性需求的交通均衡分配模型，反映所有出行者在现有交通网络格局下的路径选择。通过改进的粒子群算法，该模型可以寻找最优的道路容量配置，使得上层目标和社会效益得到最大化，同时保证下层的交通均衡。
实例计算证明了这种方法的可行性，表明在考虑道路使用者行为和政府目标的基础上，利用粒子群算法可以有效解决城市道路网络容量设置问题。这种方法不仅提供了更合理的容量规划，还考虑了实际的交通行为，对于提高城市交通系统的效率和满意度具有重要意义。
基于粒子群算法的城市道路网络容量最优设置研究提供了一种新的、动态的优化工具，它能够应对复杂多变的交通环境，有助于实现更加科学、合理的城市交通规划。这对于缓解城市交通拥堵、提升交通服务质量以及推动可持续城市发展具有重要的理论和实践价值。
