随着我国城市化进程加剧,各地城市轨道交通客运量持续攀升,高峰期客流拥挤问题日趋严峻,导致乘客出行延误增加。城市轨道交通运营者普遍采用增加运力、车站限流等措施限制高峰期客流,但并未从根本降低高峰期的出行需求。各国学者普遍认为,采用动态多元化的客票策略能有效引导乘客出行,实现“削峰填谷、均衡客流”的目标,是缓解高峰客流拥挤的有效手段。同时,客流数据分析表明,城市轨道交通客流不仅在全天存在波峰和波谷,在高峰期内也出现了明显的波峰和波谷,波峰的重度拥堵会向波谷传递,这为均衡高峰期内客流以缓解拥堵提供可能。鉴于此,本文基于对高峰期客流特征的研究,引入了一种考虑用户虚拟账户的客票奖励策略,引导乘客调整出发时刻,搭乘不同班次列车出行,达到均衡高峰期客流、缓解高峰期拥堵的目的。本文的主要研究内容包括以下四方面:(1)基于高峰期拥堵收费理论,解析城市轨道交通客票奖励的内涵,提出客票奖励策略的实施规则和设计准则。以北京地铁为例,采用时空不均衡指标、客运量指标、拥挤度指标分析高峰期客流分布特征和客流可调节性,明确客票奖励策略实施的可行性和必要性,提出该策略的适用场景。(2)基于交通瓶颈理论,建立城市轨道交通高峰客流瓶颈模型。考虑用户均衡(UE)准则进行分时段客流分配,提出城市轨道交通客流瓶颈的识别方法,并设计单OD数值算例进行验证。结果表明,高峰客流瓶颈模型配流使得排队延误降低5%,系统总成本下降1.8%,说明该模型有效,但其系统效益较小,且无法消除高峰期内的波峰和波谷,需要借助其他手段削峰填谷。(3)引入客票奖励策略建立高峰客流调控的双层规划模型,上层模型是考虑边际成本递减的运营者效益最大化模型,下层模型是考虑用户均衡(UE)的分车次高峰客流瓶颈模型。设计启发式算法求解该问题,上层模型采用粒子群算法(PSO)确定票价提高比例,带入下层模型采用连续平均法(MSA)配流,反复迭代得到最优票价提高比例下的奖励比例、客流分布、排队时间和系统成本。高峰客流瓶颈模型能够大大缩减利用MSA进行客流分配的计算量。(4)基于北京地铁13号线部分线网和历史客流数据,设计多OD算例验证模型和算法的有效性。结果表明,优化后系统平均排队时间明显下降,乘客整体排队等待时间降低75.9%,系统总成本下降26.3%,引入客票奖励策略均衡高峰期客流效果明显。本文拓展了轨道交通客流瓶颈理论方法,可为运营者制定客票策略进行高峰客流调配提供参考。