随着我国各大城市轨道交通线网的日趋形成和完善,轨道交通运营管理的重要性逐步凸显,并将面临更高的挑战和要求。针对当前实际运营过程中,列车时刻表的优化调整主要受制于断面客流预估精度、对历史运营数据的挖掘利用不够深入等现状,本文以城市轨道交通AFC(Automatic Fare Collection)系统保存的历史交易记录作为基础数据,探讨网络化运营环境下单条轨道交通线路客流需求的提取方法,并对列车调度优化模型的构建及求解方法展开研究。本文首先对国内外交通调度优化的研究现状进行了综述。接着,简要介绍了轨道交通AFC系统及乘客交易信息的采集方式,并以南京地铁线网为例,给出了网络化运营条件下二号线上行客流信息的提取方案及实施步骤；特别提出了“广义OD”和“关联OD”的概念,为线网客流清分提供了有力工具。然后,基于预先提取的二号线关联OD修正样本集,拟定二号线各站点上行站台客流提取方案,并以典型站——兴隆大街站和新街口站为例,给出了该方案的MATLAB实现。同时,结合统计学观点,在线路OD矩阵的基础上提出“单向客流概率转移矩阵”的概念,并利用数据挖掘技术对二号线上行客流概率转移矩阵进行聚类分析,以寻求运营特征日(工作日)运营时段的合理划分。最后,基于已划分的(工作日)运营时段和预先提取的客流需求,以分时发车间隔为决策变量,构建(工作日)列车调度优化模型；采用适用性广、鲁棒性强且能有效克服早熟现象的伪并行遗传算法求解模型,得出优化的发车方案,并与基于断面客流估算的实际发车方案进行各项调度指标的对比,以验证优化结果的有效性。总体来说,本课题基于AFC系统采集的历史交易信息,给出了网络化运营条件下单条轨道交通线路的调度优化方案,在轨道交通历史交易数据的挖掘、使用等方面做了一些有益的探索,也为运营部门的日常行车调整提供了新的思路。