本研究では、大規模都市交通システムの効率的な運用を実現するため、交通シミュレーションと交通流理論を統合したシミュレーションベース最適化手法を開発した。特に、時間帯や交通需要に応じてバス専用レーンを動的に配置する問題を対象とし、遺伝的アルゴリズムと交通流理論であるマクロ交通基本図（Macroscopic Fundamental Diagram: MFD）を組み合わせた新しい最適化フレームワークを提案した。提案手法では、ネットワークレベルの交通状態を表すMFDを利用して探索空間を制約することで、計算コストの高い交通シミュレーションを効率化することを可能にした。さらに、マクロ交通モデルとミクロ交通シミュレーションの差異を補正するメタモデルを導入し、最適化精度を向上させた。数値実験では、提案手法が従来の遺伝的アルゴリズムと比較して、初期段階から最大約30％の性能向上を達成し、大規模ネットワークにおける効率的な道路空間配分の設計に有効であることを示した。本研究成果は、IEEE Intelligent Transportation Systems Conference (ITSC) 2025において発表され、大規模ネットワークにおける効率的な道路空間配分設計や公共交通優先施策の高度化に貢献するものである。