近年来,随着我国城市化进程不断推进,城市交通拥挤及其所带来的环境、噪声污染等问题日益严重,成为困扰城市发展的一大难题。城市轨道交通以运量大、无污染、速度快等优点使其迅速成为各大城市解决城市交通问题的最佳选择方案之一。随着城市轨道交通基础建设的不断投入,轨道交通网络化运营已成为必然趋势,城市轨道交通网络规模的扩大、客流量的激增、组织运营系统的复杂所带来的附带效应和属性已成为运营管理部门的重大挑战。目前,我国已开通运营的城市轨道交通系统,不确定突发事件时有发生,如何深入了解并掌握网络化运营条件下发生不确定事件时客流分布变化规律,为城市轨道交通运营管理单位提供科学理论及数据支持,进而提高城市轨道交通运营组织管理的科学性和合理性,成为研究人员关注的热点问题。本文在分析国内外城市轨道交通路网配流问题研究现状基础上,提出不确定路网条件下(这里假定路网不确定因素包括:站点限流、站点失效和区间阻塞)对应相关动态客流分配模型的建立及算法实现,论文主要工作包括以下几方面:(1)对不确定条件下城市轨道交通路网进行了分析,基于不确定理论构建了不确定条件下的城市轨道交通网络;(2)建立了基于蚁群算法的不确定路网条件下路径选择算法。不同于建立在乘客出行行为基础上的路径选择,将乘客轨道交通出行考虑主要因素内化到交通路网当中,即将这些影响乘客出行路径选择的因素看成是路网固有属性,在此基础上运用蚁群算法对不确定条件下最优路径做出选择,并在计算机软件MATLAB环境中对算法进行仿真;(3)在上述路径选择算法基础上构建基于层次结构的城市轨道交通配流模型,将基于蚁群算法的路径选择作为配流模型第一层,通过问卷调查以及城市轨道交通自动售检票系统相关历史数据分析得到居民出行时间、起讫站点、选择偏好及考虑因素重要度等数据源作为第二层,最后综合两层结构得出各条有效路径上客流量分布,通过算例对配流模型进行了验证,分析了配流结果的各项指标。