随着我国城市轨道交通的快速发展,开通运营多条轨道交通线路的城市越来越多,城市轨道交通逐步由单线运营过渡至网络化协同运营阶段,换乘站的换乘效率问题愈发凸显,对城市轨道交通网络化换乘协调提出了更高的要求。换乘站作为城市轨道交通网络化线路中的重要节点,其换乘效率对乘客的出行时间和体验将产生直接影响。因此开展城市轨道交通网络化换乘协调研究对提升线网的运营服务水平至关重要。本文以城市轨道交通网络化换乘协调为研究对象,主要研究内容如下:(1)城市轨道交通换乘形式和影响因素分析。通过对换乘站类型、布置形式、换乘方式和换乘客流特征进行总结,详细介绍了各自的特点,在此基础上分别从从车站设备设施、行车组织方式和换乘时间三个方面对换乘效率影响因素进行了分析,为论文的建模提供理论基础。(2)构建换乘协调优化模型。对城市轨道交通换乘协调理论和换乘走行时间进行了较为详细的分析和总结,在上述理论基础上,本文以乘客换乘等待时间最小化为模型构建目标,建立了网络化列车到发时刻的优化模型,并设计遗传算法求解;同时在分析换乘站重要度的基础上,综合考虑换乘周期特性,建立了基于换乘节点重要度的网络化换乘协调优化模型。(3)案例分析。本文以石家庄地铁的网络化运营环境为案例背景,通过对乘客换乘走行时间数据实测采集,利用Matlab拟合求解得到乘客的换乘走行时间,并分别采用第三章提出的基于遗传算法和换乘节点重要度的网络化换乘协调算法,选取平峰时段进行了实例验证。结果表明,遗传算法优化结果的线网总换乘时间较小,但是会出现换乘重要度较低而换乘关系最优时,线网重要度较高的换乘关系中乘客的换乘等待时间变长的情况,基于换乘节点重要度的换乘协调算法,可以有效避免这种情况的发生,但该算法相比遗传算法,线网总换乘等待时间会有所增加。通过研究本文分别建立了基于遗传算法求解和换乘节点重要度的网络化换乘协调算法,根据对优化结果的对比分析,本文提出的网络化换乘协调优化算法,均可有效缩短乘客的换乘等待时间,算法具有实用性和可行性,对促进我国城市轨道交通网络化换乘协调研究的发展有一定的应用意义。