随着国民经济的发展以及城市化进程的不断加快,我国城市人口不断增加,城市公共交通客运总量逐年上升,随之而来的交通拥堵、乘车难等问题日益凸显。城市轨道交通以其运量大、运速高、安全舒适性好等特点成为解决以上问题的有效途径。然而,城市轨道交通运营中仍存在许多问题,运行延误就是其中最为普遍的问题之一。运输对象的随机性和流动性决定了列车运行过程中必然受到很多干扰因素的影响,造成列车运行延误。在现阶段高运速、短间隔的运输形势下,干扰因素极易导致大范围的列车运行秩序紊乱。因此,如何利用科学、合理的调整方法将干扰因素的影响水平降至最低则成为现阶段城市轨道交通学科研究的重点内容。鉴于此,本文对现有的城市轨道交通列车运行调整方法进行了比较与分析,发现目前的调整方法大多从运营者的角度出发,以降低列车晚点时间和晚点数量为目标,忽略了乘客的主观感受,无法体现人性化的服务需求。为此,建立了基于列车总晚点时间最小和晚点时域内乘客等待总时间最少的调整模型,并对模型进行了约束分析,既满足了轨道交通运营单位的服务考核指标,又将乘客的主观感受考虑其中,弥补了现有调整方法的不足之处;此外,选择微粒群算法对模型进行求解,设计了算法的总体框架和求解流程;最后,基于MATLAB仿真软件对西安地铁2号线进行仿真,仿真结果表明:(1)基于微粒群算法的城市轨道交通列车运行调整方法可以有效降低初始晚点对后续列车和车站的影响,且列车和车站的晚点时间统计曲线符合帽子曲线原理;(2)与调整前相比,基于微粒群算法的列车运行调整方法可以有效降低列车总晚点时间(约降低60.0%-80.0%),同时可以将乘客等待总时间控制在一定的范围之内(约降低15.0%-30.0%);(3)算法在解决小规模晚点(晚点时间≤60s)和中等规模晚点(60s<晚点时间≤480s)时具有较高的求解效率,可以将调整时间控制在4s之内,满足调整的实时性要求;大规模晚点(晚点时间>480s)时可以配合调用备车、调整运行交路和人工救援等措施共同进行。