近年来,我国城市轨道交通系统迅速发展,部分城市已经进入网络化运营阶段。列车时刻表协调优化是提升网络化运营服务水平的有效手段。随着城市轨道交通末班车客流需求的明显增加,如何协调编制网络末班车时刻表是城市轨道交通系统运营面临的重要课题。本文以城市轨道交通网络及换乘站为对象,考虑换乘过程与OD全过程两方面提出了末班车条件下的可达性概念,设计了网络可达性的评估方法;并分别从末班车线间换乘衔接与乘客OD需求角度,研究了给定发车时间下的末班车时刻表协调方法,提出了换乘站停站时间延长与OD可达性优化两种网络可达性提升策略;综合考虑网络可达性与企业运营成本,研究了网络多线路运营收车时间协调方法。主要研究内容及结论如下:(1)定义了基于OD可达性与换乘可达性两要素的网络可达性概念。其中,换乘可达性表征列车线间换乘衔接的成功性。采用换乘冗余时间分析了末班车的换乘可达性,末班车之间双向衔接成功的充要条件为两末班车在换乘站的停站时间均不小于两末班车到站时间差与乘客的换乘走行时间之和。OD可达性表征乘客能否从O点顺利到达D点。从动态网络角度,基于Dijkstra算法思想设计了可计算OD可达性的标号法,结合深圳地铁网络讨论了算法的应用效果。结果表明,标号法可有效用于乘客出行规划,也可用于运营商分析网络动态可达性。与既有的路径校核法对比,标号法可保证考虑网络中所有可行路径,且计算效率更高。标号法计算效率可满足实际运营需求,对于规模为100座换乘站的城市轨道交通网络,算法执行一次时间仅为1.2s。(2)以末班车服务为导向,以线间换乘衔接成功性为优化目标,以末班车区间运行时间与停站时间为决策变量,建立了换乘衔接优化模型。模型考虑适当延长换乘站停站时间,将换乘站停站时间上限约束转化为最小化最大停站时间的第二优化目标与最小化末班车旅行时间的第三优化目标;并进一步利用对数正态分布刻画乘客换乘走行时间差异,优化末班车换乘成功客流量。通过模型线性化处理,利用商业优化引擎CPLEX求解。以深圳地铁网络为例,对模型有效性进行了验证。案例表明,模型可最大程度提高末班车换乘衔接成功数量。在深圳地铁网络中,模型可将换乘衔接成功数量由原时刻表下的40个提升至49个,双向衔接成功对数也由0对提升至4对;虽然末班车在部分换乘站的停站时间适当延长,但乘客旅行时间增长不明显。模型考虑了现实中的乘客走行时间差异,可进一步提升末班车换乘成功客流量,提高模型在实际中的应用效果。(3)以乘客OD出行需求为导向,从末班车OD可达性角度,以可到达目的地客流量最大为优化目标,建立了混合整数线性规划模型;针对大规模网络,设计了遗传算法与标号法相结合的求解算法;利用算例网络深入对比了 OD可达性模型与换乘衔接模型;最后通过深圳地铁网络为案例,验证了模型与算法的有效性。案例表明,模型可有效提升末班车的OD可达性。深圳地铁网络可达OD数量可提升12.9%,到达目的地的末班车乘客数量提升16.6%。所设计的遗传算法在求解质量与计算效率上均优于CPLEX。与换乘衔接模型对比,当停站时间不延长时,OD可达性模型在可达OD数量上的优化效果更佳。结合换乘站停站时间延长策略时,OD可达性模型与换乘衔接模型结果差异变小,但始终不劣于换乘衔接模型。OD可达性导向的优化策略可有效提升网络可达性。(4)以线路运营收车时间为研究对象,在网络可达性的基础上进一步考虑企业运营费用,建立了双层规划双目标模型。以OD客流需求为输入,以末班车发车时间的可行范围为研究时段,基于给定列车发车间隔,以时段内列车开行对数为决策变量,以OD间可达乘客数量最多与时段内列车总走行公里数最小为双目标,建立了末班车发车时间上层模型。以时段内列车运行时间与停站时间为决策变量,以时段内列车的换乘可达性为目标,建立了下层模型。利用ε约束法求解模型的帕累托最优解,并结合深圳地铁网络验证了其有效性。研究表明,模型可使企业收车时段的运营投入发挥最佳效果。通过线路收车时间协调与列车运行停站时间调整,所得帕累托解可在不减少OD可达乘客数量的同时,降低各线路列车总走行公里数;也可保证列车总走行公里不增加时,提升OD可达乘客数量。从帕累托曲线的边际效益角度分析,推荐方案相对于原时刻表方案可以使列车数走行公里减小的同时,提升OD可达乘客数量。通过末班车发车次序分析得知,网络末班车发车时间的确定一方面需要考虑本线客流需求,还需兼顾本线与其他线路间的运营协调,保证主客流方向在换乘站的顺利衔接。