城市轨道交通凭借其方便快捷的特点成为居民出行的重要交通方式,但在实际运行中,往往会发生一些不可预测的事件,使得列车无法按原计划运行图运行,从而导致列车延误。此外,由于在高峰时段列车发车间隔较短,列车延误将会使整个线网中的运行秩序发生紊乱,而且延误的传播将会导致站台客流拥挤,影响乘客乘车出行体验。因此,制定相应的列车运行调整策略以减少因列车延误带来的不良影响具有重要意义。本文首先针对线路客流特征、列车延误产生的原因与传播过程进行分析,在此基础上提出列车运行协同调整策略。该策略的核心思想是通过延长协同列车的停站时间,减少站台候车客流,为延误列车减少客流压力,从而达到提高延误列车运行调整效率并减少乘客总等待时间的目的。其次,研究列车运行协同调整方法。协同列车的运行调整根据列车满载情况和客流进站速率,确定协同列车需要延长的停站时间,并得出经过协同调整后站台客流的减少量;在此基础上,对延误列车以总晚点时间和乘客总等待时间最少为优化目标,建立多目标列车运行调整模型。然后,采用改进的粒子群算法对延误列车运行调整模型进行求解。通过对粒子群优化算法的优缺点进行分析,设计改进了粒子群的惯性权重和学习因子得到变异算子,从而解决因局部最优导致过早收敛的问题。同时,通过与传统粒子群算法进行仿真对比,验证了改进的粒子群算法的优越性。以某地铁2号线开展案例分析,结果表明列车运行协同调整方法具有较好的适用性及有效性。最后,利用Visual Studio2010和MFC开发平台、C++开发语言和MySQL数据库,完成列车运行调整系统的设计与开发,完成了运行调整模型和算法的程序设计,并通过某地铁的列车运行数据和客流数据验证了系统的相关功能。