随着我国城市化进程的加快,城市交通出行需求急剧增长,同时,能源危机、环境污染及土地资源短缺等问题加剧了交通问题。城市轨道交通由于其大运量、高速、节能、环保、安全等优点,逐步成为了现代都市乘客出行的主要交通方式。目前,城市轨道交通已经步入网络化运营阶段,新线的不断接入使得大城市的轨道交通逐步呈现线路里程长、路网密度大,换乘站点密集,列车流分布集中等发展趋势,对城市轨道交通运营组织的协同性提出了更高的要求。因此,网络换乘协同优化问题已成为城市轨道交通中的另一类衍生问题。本论文以城市轨道交通网络化运营为背景,考虑换乘站点重要度(以及换乘客流)分布特性,通过分析不同阶段时刻表的特性、列车衔接类型及乘客换乘规律,揭示轨道交通线路间换乘协同机理,建立城市轨道交通时刻表分阶段协同优化模型,并设计高效算法。以北京市轨道交通路网为例,验证模型有效性和算法的高效性。本论文的主要研究内容如下:(1)分析了城市轨道交通线网中的进出站乘客流特征、换乘站结构、换乘形态、及列车协同状态等方面内容。结合北京市城市轨道交通线网客流实际数据,深度挖掘乘客在不同时间维度和空间维度下的分布状态及换乘衔接状态,为城市轨道交通时刻表多阶段协同建模提供数据基础。然后,总结了首末班列车运行特点,提出线路及站点重要度分析方法,并给出时刻表协同问题的NP-Hard证明过程,为城市轨道交通时刻表多阶段协同建模和算法设计提供理论依据。(2)综合分析了首班列车的运行特点和开行原则,提出了轨道交通首班列车时刻表推演算法,建立了城市轨道交通首班列车时刻表协同优化模型。数值算例和2014年北京市轨道交通网络实例研究表明,此模型可以有效减少乘客等待时间,优化后衔接时间减少了 11172秒,衔接冗余等待时间缩短43%。此结果可为路网各线路首班列车时刻表制定提供理论依据。(3)提出了基于高峰期与非高峰期之间过渡阶段的时刻表协同优化问题,建立了混合整数非线性规划模型均衡时刻表,平滑各规划阶段之间的过渡,同时设计了基于粒子群的模拟退火算法对此问题进行求解。数值算例和北京市轨道交通网络实例验证表明,提出的模型不仅可运用于大规模实际网络中,同时可大幅提升轨道交通网络中乘客换乘效率和时刻表鲁棒性。(4)根据末班车阶段乘客流特性、车辆属性及发车原则,定义了城市轨道交通网络末班列车衔接模式。综合考虑运营成本和乘客服务水平,建立末班列车协同优化的多目标混合整数规划模型,以优化各线路发车时间、运行时间和停站时间。构建了带有精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)寻找帕累托非劣最优前沿。并以北京市轨道交通网络为实例进行了模型验证。结果表明,提出的模型可有效提升路网中换乘站点换乘成功方向数目,均衡了线网中成功换乘的衔接时间。