城轨交通在实际的载客运输中,因为外界因素影响而引起的列车晚点现象时常发生,如果晚点现象不能及时调整,可能引发晚点传播现象导致多列车偏离图定时间。先进的CBTC技术在城轨交通中广泛应用,既缩短列车行车间隔,也提高了运输效率,此时晚点传播对运行图的影响更加明显,严重情况下甚至可能扰乱整个运行图的正常秩序,因此对列车晚点进行调整具有重要意义。许多文献研究提出的调整优化目标中常忽略了客流这个重要的影响因素,对模型求解的智能算法也存在一些不足,针对以上分析,本文结合旅客实际运输情况对调整数学模型和算法进行改进以提高结果准确性和运算实时性,最终确定采用IPSO算法去解决列车晚点后的调整,并根据仿真测试的结果验证本文模型和算法的可行性。本文对此展开研究,所做工作如下所述：针对城轨交通系统属于纯旅客运输的特征,应该考虑进站客流量对停站时间的影响,采用回归分析的方法对平均客流量与停站时间组成的散点图进行曲线拟合后得到停站时间的回归模型；然后将该停站时间模型加入本文提出的优化目标和约束条件中进行改进,同时借鉴铁路中列车运行图动态性能及其指标评价体系,构建针对城轨交通晚点调整结果的几个评价指标,为定量地衡量调整结果的优劣提供依据。在模型求解部分,首先在PSO的基础上,对惯性权重w和和飞行速度v进行改进分析,然后根据列车调整问题的特征确定算法的流程,分别采用基于GA、PSO和IPSO三种方法进行仿真实验,结果表明本文的改进算法和优化模型用于解决列车运行调整问题时具有较好的实用性。最后以成都地铁1,2号线实际数据为基础,采用VS 2012环境和数据库实现列车运行调整仿真系统的功能,分别对时刻表局部调整和运行图等间隔调整两种策略进行仿真分析,验证本文算法和模型的有效性。综上所述,本文以成都地铁实际运行数据为依托构建了考虑客流影响的调整优化目标函数和基于IPSO的求解算法,通过仿真结果验证其可行性。