在城市轨道交通实际运输过程中,早晚高峰时期乘客出行时间具有集中性的特点,导致部分车站短时间内聚集大量乘客,严重超过车站的承载能力与输送能力,因此需要通过合理配置车站内部设备设施来管控乘客进站行为,实现控制乘客进站速率,保证列车安全高效运营的目的。为缓解大客流对车站的冲击,本文对城市轨道交通车站客流管控方案开展研究,主要工作包括以下几个方面：(1)建立SA-GC (Saturation-Generalized cost)客流进站量管控决策模型。上层模型以车站内设备饱和度最大为优化目标,下层以乘客站内广义费用最小为优化目标,建立SA-GC客流进站量管控决策模型,求解结果作为确定车站进站量和客流管控时间的依据。(2)设计SA-GC管控决策模型求解算法。应用粒子群和Frank-Wolfe混合算法进行求解,首先应用Frank-Wolfe算法将下层非线性目标函数化为线性目标函数,同时统一上下层目标函数作为适应度函数,并通过粒子群算法求解SA-GC管控决策模型,最终经过决策过程得到优化后的乘客进站速率及车站客流管控时间。(3)制定基于SA-GC的客流管控方案及管控效果评估。应用SA-GC管控决策模型确定车站客流进站量及管控时间。同时,推演站内各区域各设备乘客数量时空变化规律,选取站内各设施乘客密度及排队人数指标作为管控条件,确立站内客流管控等级。当管控条件触发时,布设与基于SA-GC决策的进站量相适应的管控策略,从而形成车站管控方案。最后建立管控方案评价指标以评估管控效果。(4)客流管控案例应用。选取典型车站作为研究对象,结合设备设施属性及乘客在站内走行路径集建立车站内部服务网络。根据车站调研数据,应用SA-GC管控决策模型优化车站进站量,并按照客流管控条件及等级对站内客流拥堵点进行疏解,实现客流量与设备能力的匹配,从而制定基于SA-GC管控决策的客流管控方案。最后,通过管控实验对SA-GC客流管控方案实施前后客流状态进行仿真,并利用评价指标对客流管控效果进行评估,验证了管控方案的实用性与有效性。