快速发展的城市轨道交通系统,成为缓解大城市交通拥堵的有力手段。合理安排和调配乘务员对城市轨道交通的运行秩序和运营安全产生较大影响。我国目前普遍采用人工的方式编制乘务排班计划,其存在工作量大、耗时多、灵活性差等缺点,自动化编制代替人工编制已经成为趋势。而在自动化编制乘务排班计划的过程中,传统的乘务排班模型缺乏随机应变的能力。为扩大乘务排班模型的求解范围,满足求解需求,提高求解结果的实用性,本文使用策略优化的方法对城市轨道交通的乘务排班问题进行研究,具体如下：(1)通过对城市轨道交通乘务排班的特点进行分析,结合人工排班的步骤和经验,对排班过程中涉及的术语和相关概念进行详细阐述,并建立乘务排班的基本程序。以策略理论为基础,提出策略的概念及策略优化的基础模型,并将策略优化模型分为基类约束优化模型和策略约束优化模型分别进行研究。(2)借鉴乘务排班问题的相关理论,以总接续时间和惩罚时间最小作为目标函数,将值乘点、休息时间、就餐时间、工作时间、工作效率、覆盖条件、乘务作业段数量要求转化为基类约束条件,建立基类约束优化模型。设计融合贪心算法和概率算法的改进邻域搜索算法对模型进行求解,并以C#编程语言进行实现。该模型和算法主要用于解决城市轨道交通乘务排班问题的一般情形。(3)为应对特殊情形下的城市轨道交通乘务排班问题,建立策略约束优化模型。通过分析策略约束优化模型解决排班问题的优势,设计策略约束构建、场景分类、策略应用、输出结果四个关键步骤解决排班问题。按照策略约束优化模型分步解决排班问题的流程,归纳主要的排班方法并建立策略元,举例构建两种常见的场景,并探寻场景中的最佳策略,提出使用改进的邻域搜索算法进行结果调整。同时,建立相关指标评价策略优化模型得到的不同结果。(4)以北京地铁9号线平日运行计划为实例,在分析人工编制结果的基础上首先采用基类约束优化模型进行求解。针对已构建的两个场景分别采用策略约束优化模型进行求解,利用已建立的评价指标对基类约束优化模型结果、策略约束优化模型结果、现场人工编制结果进行全面的计算和对比分析。结果表明,策略优化模型具备随机应变的能力,能够适应不同的排班问题,得到解的实用性更强,该方法具有一定有效性。