随着城市轨道交通路网结构日益复杂,各线列车在换乘站交汇进行客流换乘,此时如何协调列车在换乘站的衔接对交通网络的运行效率起着关键性作用。国内城市轨道交通为节省资源、提高运行效率,通常不设置夜间运营。末班车作为乘客到达目的车站的最终保障,不同线路末班车在换乘站衔接的有效性决定了末班车乘客的可达性,因此优化成网条件下末班列车间的衔接效果具有重要意义。本文在城市轨道交通成网条件下,针对现状分析了末班车的客流特征及列车运行特殊性,提出了末班车衔接及其延误调整的原则,构建了末班车时刻表协调优化模型与延误调整协调优化模型,设计了智能算法求解模型并加以验证。论文的主要研究内容如下:第一,分析了末班车的客流特征、列车运行特征,提出了成网条件下末班车衔接原则。以单个换乘站为例,计算末班车乘客成功换乘条件,研究了单向衔接与双向衔接需满足的条件。分析了列车延误的产生因素及影响,梳理了既有的延误调整方法,并针对末班车延误调整问题的特殊性,提出了末班车延误调整原则。第二,构建了非延误条件下末班车时刻表协调优化模型。提出了乘客感知费用的定义及其计算方法,分析了客流走行时间的差异。基于乘客感知,以末班车换乘乘客的换乘感知费用总和最小为目标,构建了末班车时刻表衔接优化模型,并设计了多种群遗传算法求解。结合算例,验证了通过调整各线末班列车在始发站的发车时刻、换乘站间运行时间、换乘站停站时间等,成功换乘客流量与衔接方向数均有所增加,同时减少了成功换乘乘客的平均等待时间。第三,构建了末班车延误条件下列车时刻表调整模型。分析了末班车直达乘客与换乘乘客受末班车延误影响的不同情况,引入换乘失败惩罚时间因素,提出了乘客延迟时间的计算方法。以所有乘客的延迟时间总和最小及时刻表调整偏差最小为双目标,构建了末班车时刻表延误调整协调优化模型,设计了约束多目标粒子群求解算法,并结合算例进行了验证。第四,以成都市地铁网络为实例验证了模型及算法的有效性。结果表明,无延误情况下,采用协调优化模型优化后全网乘客换乘感知费用总和减少了23.8%,成功换乘客流量增加了23.7%,成功换乘乘客的平均等待时间减少了40.6%;假定地铁1号线上行末班车在文殊院站到达延误3min情况下,采用延误调整模型优化后乘客延迟时间总和减小到优化前的14.6%,且没有无法到达目的地的乘客。图31幅,表34个,参考文献79篇。