随着国内城市轨道交通列车运行控制技术的不断提高,列车追踪间隔不断缩小,列车运行效率大大提高。在这种情况下,列车运行一旦发生晚点,很容易造成晚点传播。晚点传播不仅影响列车的正常运行,甚至还会造成整个城市轨道交通系统的运行秩序紊乱。因此,研究晚点情况下的列车运行调整具有十分重要的现实意义。现阶段,列车运行调整主要有基于ATS系统的列车自动调整和人工调整两种类型。但列车自动调整方式基本只针对晚点列车的单独调整,并未考虑晚点传播以及对乘客总等待时间的影响。因此,本文建立了列车总晚点时间和乘客总等待时间的双目标规划模型,利用遗传算法对模型进行求解,完成了基于不同权重系数下的优化方案的计算,并对方案进行对比分析。首先,详细阐述了国内外对城市轨道交通列车运行调整的研究成果,对常用的调整模型和调整方法进行总结分析。此外,分析了列车运行调整的目的、原则、特点及方法,介绍了现有ATS系统下城市轨道交通列车运行调整的实现过程。同时,对列车运行图进行数学描述,深入研究了影响列车运行的主要因素,为建立列车运行调整模型奠定理论基础。其次,以列车总晚点时间和乘客总等待时间作为模型优化目标,将最小区间运行时分、最小停站时间、最小追踪间隔和站台最大容纳人数作为模型约束条件,建立城市轨道交通列车运行调整模型。采用遗传算法对所建立的数学模型进行求解,对算法的编码、初始种群、适应度函数及遗传操作等进行设计,给出算法流程图。最后,利用Matlab对不同晚点情况下城市轨道交通列车运行调整进行仿真。仿真结果表明,列车总晚点时间和乘客总等待时间指标都得到了优化且列车晚点传播得到有效控制。在权重系数(0.7,0.3)、(0.5,0.5)和(0.3,0.7)下,单晚点源时列车总晚点时间分别优化了13.44%、8.14%和2.89%,乘客总等待时间分别优化了1.96%、6.26%和6.97%。多晚点源时列车总晚点时间分别优化了12.66%、9.18%和8.23%,乘客总等待时间分别优化了1.22%、6.88%和11.96%。分析调整后运行图可知,列车运行调整过程主要通过合理调整列车停站时间和列车追踪间隔,使其充分吸收站台乘客,达到减少总等待时间的目的。同时,算法速度较快,满足调整的实时性要求。