城市轨道交通由于运量大、速度快、安全准时,已成为各大城市发展公共交通的主要方式,也成为越来越多出行者首选的交通工具。随着中心城区人口密集程度加剧,大量人口涌向城市边缘组团和外围地区,使城市轨道交通线路逐渐延伸到外围。这种线路空间分布不均衡程度较高、乘客运距较长,导致列车运能与客流匹配度不高,降低线路运能的同时还导致乘客出行效率下降。快慢车组合运营模式作为近年来提升运输能力的重要手段,逐渐得到关注。在此背景下,开展快慢车组合运营模式下的城轨线路运输能力优化方法的研究具有重要的理论意义与实用价值。论文首先分析了城市轨道交通线路运能的计算方法和影响因素,其中影响线路运能的因素主要是固定设备、移动设备和行车组织方案。着重对比分析了列车多交路模式、列车多编组模式和列车停站方案三种行车组织方案对线路运能的影响。分析了开行快慢车组合运营模式的客流条件和线路条件,客流条件为:线路客运量为中等水平,客流断面分布不均衡系数大于1.5,线路中、长距离出行客流占总客流比例较高;线路条件为:线路总长度大于35km,乘客平均运距大于总线路长度的1/4,站间距在1.5-5km之间,越行站设置为双岛四线车站。从列车停站时间、列车起停附加时间、列车追踪间隔时间、快慢车开行比例、越行站位置选择和快车站位置选择六个方面定性分析快慢车组合运营模式的行车组织方案对线路运能的影响,为后续运能优化建模提供了理论基础。快慢车组合运营模式下同一OD可能具有多条有效路径,针对这一特点,建立并筛选了快慢车模式下乘客有效路径集,运用Logit模型建立了乘客路径选择概率的计算模型,并梳理了不同类型的乘客在不同到达阶段的出行时间公式,选取广州地铁14线中具有代表性的OD数据,计算了乘客选择不同路径的概率,验证了模型的有效性。建立了快慢车组合运营模式下线路运能优化的双层规划模型。上层模型以乘客出行时间和列车停站成本最小为目标,以快慢车开行比例、列车发车间隔、快车停站以及越行站选择为决策变量;基于乘客路径选择行为分析,以Logit随机客流分配模型为下层模型。最后采用粒子群算法求解模型。以广州地铁14号线为例进行应用,分析了14号线的线路背景,将其线路与客流数据带入模型中求解出优化方案,得到了良好的优化效果,验证了模型的有效性。