近年来,我国城市轨道交通事业发展迅速,城市轨道交通的公共交通分担率不断上升,也面临着越来越大的运营压力。列车的收发车作为城市轨道交通运营过程中的一个环节,存在着“效益背反”现象,即乘客期望提高运输服务质量,运输企业期望降低成本,然而这是相互矛盾的。因此,有必要分析列车收发车方案的影响因素,探讨出更为高效、通用的列车收发车方案优化方法,在确保乘客服务质量的同时,降低运输企业的成本,达到乘客和运输企业双方效益的最大化。本文以一条城市轨道交通线路为研究对象,在考虑乘客和运营公司双方效益的基础上,构建列车收发车方案优化模型,并基于遗传算法进行求解。具体研究内容如下:(1)列车收发车方案优化问题理论分析。首先,比较了列车收发车方案优化问题的研究内容和列车运行图优化问题的研究内容,认为列车收发车方案优化问题实质上是一种特殊的列车运行图优化问题,在研究列车收发车方案优化问题时,可以借鉴列车运行图优化问题的研究成果。然后,从乘客和运营公司两个方面分析了列车运行图的影响因素。最后,根据列车收发车方案优化问题和列车运行图优化问题的异同点,总结了列车收发车方案的影响因素。(2)列车收车方案优化模型构建。以乘客的总旅行时间费用最小和运营公司的运营成本最小为目标,考虑收车条件约束、列车运行相关约束和客流需求约束,对单个可收发车车站的直线线路和多个可收发车车站的直线线路分别建立列车收车方案优化模型。(3)求解优化模型的遗传算法设计。结合列车收车方案优化模型的特点,分析比较各种智能优化算法后,选择基于遗传算法对优化模型求解。接着对遗传算法进行了重新设计,包括结合优化模型的决策变量设计合适的解的编码方式,根据优化模型的目标函数构建适当的适应度函数,并在选择算子中加入精英保留策略。最后通过MATLAB软件进行编程求解。(4)案例研究与结果分析。分别以北京地铁9号线和15号线为背景进行案例分析,将案例所需的列车运行图相关数据、客流需求数据、线路及列车数据等输入到列车收车方案优化模型的求解算法中。实验结果表明,可在较短的时间内获得稳定且优于原运行图的优化方案,验证了优化模型与求解算法的有效性。图34幅,表39个,参考文献36篇。