我国城市轨道交通已步入大规模网络化发展阶段,乘客在路网中的出行行为更加复杂。构建更贴合乘客实际出行行为的路径选择模型应用于客流分配研究,有助于提升运输效率和客流组织水平。本文引入后悔决策理论,在乘客面临多路径选择的前提下,构建更符合乘客出行决策行为的客流分配模型,为考虑乘客有限理性选择行为的客流分配工作提供了新的思路与视角。该模型有助于满足细粒度、精细化的网络客流需求,并且可以为开行方案与时刻表研究提供一种可用的客流分布参考依据。论文的主要工作包括:(1)建立客流分配所需的时空拓展网络。首先,将轨道交通物理网络在时间维度上与列车运行时刻表映射,将乘客出行路径转化为时空拓展节点与时空拓展弧的有序集合,构建了城市轨道交通时空拓展网络。然后,提出有效路径的判定条件,提高了路径搜索效率。此工作为后续配流提供网络基础。(2)建立广义随机后悔路径选择模型。通过分析乘客路径选择机理,论证在有限理性条件下,后悔理论在刻画乘客出行选择行为上的可行性。再从路径特征属性入手,基于乘客自身在路径选择过程中的多个决策规则,建立了轨道交通运营中的乘客广义随机后悔路径选择模型。模型中包含能够反映乘客决策偏向性的后悔权重参数。此工作为后续配流提供了路径效用计算基础。(3)基于后悔选择行为对轨道交通客流进行分配。依据广义随机后悔路径选择模型表达路径效用,从而建立以广义后悔出行函数最小的配流目标函数。继而考虑乘客路径选择偏好程度,在时空拓展网络基础上提出模型约束,构建客流分配模型。为了提高求解模型的MSA算法效率,在算法中有效路径搜索部分加入了多条件判定。(4)实例研究。以北京轨道交通局部网络为实例进行验证,将早高峰时段的OD需求进行细粒度划分,同时考虑了乘客后悔选择行为与OD动态需求进行客流分配。再从距离和客流拥挤度等不同因素对路径选择及配流结果的影响进行多角度有效验证与分析。最后,通过参数调节,将得到的三种模型的配流结果对比,得到本文建立的模型具有可调节性强、半补偿性和模型稳定性较高等优势,对运营管理工作有一定的指导意义。