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城市轨道交通以其速度快、能耗低、运量大、污染小等优势成为缓解城市交通压力的一种新型运载工具。正常情况下列车运行严格按照计划运行图，但由于各种随机因素的影响使得列车运行难免偏离计划运行图，尤其是采用CBTC(Communication BasedTrain Control,基于通信的列车运行控制)系统的城市轨道交通，由于行车密度大、追踪间隔短，一辆列车的晚点往往会影响后续列车的正常运行，甚至会导致整个城市轨道交通系统的秩序紊乱。目前对于晚点列车的调整主要是采用ATS(Automatic Train Supervision,列车自动监控)系统自动调整或人工调整。现有的调整方式只对在线运行的列车中出现晚点的列车进行单独调整，并未考虑其对后续列车运行可能造成的影响。因此研究适合城市轨道交通列车运行调整的方法具有现实意义。本文采用微粒群算法对城市轨道交通列车运行调整问题进行求解，并完成了基于微粒群算法的列车运行自动调整系统的设计与仿真，实现了对列车运行的智能调整。首先，介绍了城市轨道交通ATS系统自动调整功能的实现原理，分析了列车运行调整的原因、目的及调整策略。在列车运行图数学描述的基础上，深入分析了城市轨道交通列车运行过程及相关参数，进一步对列车停站和区间运行过程进行建模分析。在此基础上，以列车晚点总时间最小作为优化目标，建立了城市轨道交通晚点列车运行调整模型。其次，采用微粒群算法对所建立的数学模型进行求解分析，详细阐述了微粒群算法在城市轨道交通列车运行调整中的应用过程，包括微粒编码、种群初始化、适应度函数的确定及算法控制参数的选取。在算法求解的基础上，给出了基于微粒群算法的列车运行调整总体框架及具体流程。最后，以西安地铁2号线实际运营情况为依据，利用VC++6.0和SQL Server2005数据库实现了城市轨道交通列车运行调整仿真系统的设计，并详细分析了系统的各功能模块。初步实现了融入智能算法的列车运行图和时刻表的相应功能。分别对单车晚点和列车群晚点情况进行仿真分析。仿真结果表明，本文所提出的基于微粒群算法的列车运行调整方法可以有效减小列车实际运行图和计划运行图的偏差，达到了对晚点列车进行实时调整的目的。