目前,国内多个城市的地铁线网日渐发达,地铁以其快速、方便、准时的特点成为不少市民出行的首选,但地铁车站是建在地下的公共场所,客流密度大,一旦出现突发事件,现场疏散组织不力容易造成二次事故。因此,进行地铁车站高峰期应急疏散管理研究对于降低事故发生率和提升应急疏散效率具有重要意义。本文研究建立在突发事件和高峰期的双重背景下,先分析了地铁车站应急疏散现状,再针对现存问题,运用模型和算法分析管理策略。随着突发事件的进展,乘客心理将产生一系列变化,通过从感知层、认知层建立心理压力值模型,运用Vicsek模型、SIR模型分析群体恐慌传播,得出地铁车站进行心理干预的技巧与方法。考虑到高峰期客流控制时现场有工作人员引导和摆放铁马栏杆的特点,通过改进社会力模型来分析这两项因素对乘客的受力、运动情况的影响。突发事件下,可运用蚁群算法进行疏散路径选择与时间计算,现场工作人员由引导乘客进变为出,其可通过自身掌握的实际情况来更新各条路径上的信息素,引导乘客选择最合适的疏散线路;铁马栏杆由客流控制的辅助工具变成应急疏散的障碍物,需对其进行相应的调整,通过建立实时更新的元胞地图可跟进现场变化情况,得出的结果更具说服力。最后,以广州地铁沥滘站为例,运用元胞蚁群算法和Pathfinder仿真模型对各种不同情景进行疏散时间计算,验证了该算法的有效性,得出了突发事件下地铁站高峰期应急疏散管理建议。