摘要：随着城市轨道交通(以下简称城轨)的发展,基于通信的列车运行控制(Communications-based Train Control,CBTC)技术应用的越来越广泛。CBTC技术成功实现了移动闭塞,解决了列车追踪间隔的受限问题,使得列车运输能力显著提高。但是基于传统的固定闭塞调度策略不能完全发挥CBTC技术的优势,从而无法完全实现运输能力的提高。因此,为了提高列车运输能力,保证列车运营质量,进行调度策略的优化设计是非常有必要的。对此,本文针对调度策略的组合优化特性,结合CBTC系统的特点,基于遗传算法(Genetic Algorithms, GA)对城轨调度策略的优化进行建模与求解,并设计了相应的仿真及验证。首先,本文基于运输能力的评估方法阐述了调度策略优化设计的目标、特点以及优化过程,并在此基础上提出了基于遗传算法的调度策略优化(Genetic Algorithms Based Dispatching Strategy Optimization, GABDSO)方法。其次,通过对列车运行图优化分析,建立CBTC系统移动闭塞时间模型,设计最小追踪间隔、附加时间、缓冲时间、平均等待时间等时间参数。然后建立城轨CBTC系统列车调度策略优化的模型,应用遗传算法进行模型的求解,并详细说明了遗传算法求解的具体过程。最后,本文以北京地铁亦庄线实际线路为背景,终点返站亦庄火车站为仿真场景,根据亦庄线的实际线路基础数据以及运营情况,进行了带有随机延迟的列车仿真运行试验。仿真试验的结果表明GABDSO方法对于CBTC系统在提高运输通过能力和消除延迟影响等方面都有显著效果,证明了GABDSO对提高综合运输能力的可行性以及有效性。