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随着城市人口规模的持续扩张以及小汽车保有量的急剧增加,大部分城市面临着交通拥堵、交通污染严重等问题。城市轨道交通作为一种拥有独立路权的交通方式,能够有效解决这些问题。列车时刻表作为城市轨道交通运营的基础,明确规定了列车的时空运行轨迹,其编制的合理性将直接影响城市轨道交通的运输能力以及服务水平。因此,在保证运营安全的前提下,时刻表的编制需要结合客流规律,优化资源配置,从而提高城市轨道交通的服务水平。本文以城市轨道交通网络化运营为背景,考虑城市轨道交通网络客流时空分布不均衡特性,建立基于客流时空分布的城市轨道交通时刻表优化模型,并设计求解算法。最后,以北京城市轨道交通网络为例,验证模型的有效性和算法的高效性。本文的主要研究内容如下:(1)以北京城市轨道交通的AFC数据为依据,并对AFC数据进行统计,分析城市轨道交通客流在网络、线路、站台三个方面时空分布不均衡的特性,为城市轨道交通时刻表分阶段优化提供数据基础。(2)基于城市轨道交通的出行特性,本文将乘客出行决策划分为出行前决策和出行中决策。出行前决策表示乘客依据个人经验在出行前根据自身OD确定出行路径,包括路径搜索和路径选择2方面。采用双层网络建模的方法进行出行前的路径搜索,并以乘客的实际旅行时间为约束,通过路径选择模型匹配出每位乘客的实际出行路径。(3)出行中决策表示乘客在出行的过程中依据自身所处的网络状态确定出行列车。在出行过程中,采用列车动态仿真配流算法,实现乘客与列车的交互过程,推算客流在网络中的分布状态,统计并计算乘客的等待时间,并以此为依据评价时刻表的优劣。(4)以各线路的运营时段和各运营时段的发车间隔为决策变量,建立基于客流时空分布的城市轨道交通时刻表分阶段优化模型;以遗传算法为框架,结合列车动态仿真配流算法,以最小化乘客及运营企业综合费用为目标优化时刻表;最后,用北京城市轨道交通网络为例进行时刻表优化,实验结果表明优化后的时刻表能够有效减少乘客候车时间以及运营单位的运营成本。