随着城市轨道交通系统的不断发展和完善,越来越多的乘客选择通过城市轨道交通实现出行,在网客流也随之不断增加。城市轨道交通是一个庞大而复杂的系统,在乘客对于轨道交通运营的要求变得愈发苛刻的同时,不断增加的乘客需求也给轨道交通的运营带来了巨大的压力。各个城市的轨道交通运营者通过调整列车的运行计划来适应逐渐增加的客流需求,但是仍没有一种确切、客观的评价标准,来对调整过的列车出行计划和客流需求的协同程度进行评价,这就导致调整过后的列车开行计划与客流需求协同程度较差,产生难以满足客流需求或运能浪费的现象。因此,如何通过科学的理论研究思路和数学建模方法获取一系列合理的评价指标,并利用这些指标对城市轨道交通的列车运行情况进行更为客观的评价和优化,便显得十分重要。这对上述问题,本文首先从列车运行图评价和列车开行计划调整等方面分析了国内外研究现状,提出通过Multi-Agent-System(MAS)算法实现对微观乘客的仿真;然后基于MAS技术的特征和算法思路,通过分析乘客和列车在轨道交通系统内的属性和行为特征,建立了基于个体乘客的城市轨道交通乘客-列车交互模型,通过模型实现了乘客和列车在线路基础上的交互,并利用Matlab编程技术对模型进行了实现;继而基于模型分析了影响城市轨道交通乘客和运营方满意度的因素,提出了包含乘客舒适满意度、乘客损失满意度、乘客延误满意度、乘客滞留满意度和全局拥挤度的乘客满意度指标体系和包含收入系数和能耗系数的运营方满意度指标体系,建立了同时考虑乘客满意度和运营方满意度的城市轨道交通乘客-列车协同评价研究体系;同时在MAS模型的基础上,利用色差运行图实现了计算结果的可视化;最后以北京地铁1号线为例,探讨了不同发车间隔的列车开行计划与不同客流需求的协同情况,对比了在路网正常情况和事故情况下的列车开行计划和和客流需求的协同情况,验证了模型和指标体系的可行性和有效性,为城市轨道交通列车开行计划的评价提出了新的思路。