近些年来，人为以及自然灾害的不断增加促使相关学者们做了许多关于紧急疏散问题的研究。现存的大量关于紧急疏散计划的研究模型大都是基于系统最优行为（即难民在灾难中表现出相互合作并且完全服从调度安排，使得总损失最小），但是近期的研究表明在需要疏散的大批难民们在灾难面前更倾向于表现自私的行为来千方百计地维护自身利益。　　有鉴于此，这篇文章引入了一个混合的双层规划模型，它充分考虑到了两种行为假设，即在上层规划中，政府按照系统最优的目标在灾难发生时分配民众到几个不同的避难所中；同时，所设计的低层的规划则体现了居民们在疏散时可以自由地选择他们的行动路线。因此这个模型更符合在灾难面前人类的行为特征。本文对国内外紧急疏散交通问题进行了研究，对涉及其中的模型进行了归类和综述。以BPR(Bureau of Public Roads,1964)函数来衡量与人流量相关的道路通行时间，同时考虑到系统最优和用户最优，建立了双层规划选址模型；同时，为了求解这一双层规划问题，本文设计了生成树（基于Prufer数）的遗传算法来编码任意居民地到任意避难所之间的人群流量分配，以及Frank-Wolf算法来达到低层规划中的用户均衡，并且以一个较大的值减去双层规划中的目标函数值得到的结果作为相应染色体的适应度值。为了实现该启发式算法，本文使用matlab7.0来进行编程求解；紧接着，本文给出了一个具体的交通网络算例来验证该启发式算法的有效性；最后，本文结尾处对全文的整体内容进行了总结并对本文所研究的内容有待进一步深入的地方进行了展望。