随着我国城市轨道交通由单线向多线发展,逐步形成网络化结构,轨道交通运营管理者需要掌握网络上的客流分布规律来进行网络化的运输组织,乘客出行路径选择规律是研究客流动态分布的关键。仿真是网络化运营中的重要决策支持手段,面向个体信息生成乘客路径是实现客流分布推演的重要基础,因此需要面向仿真需求进行乘客个体出行路径选择与生成的研究。本文首先总结了城市轨道交通仿真的主要类型,提出了成网条件下城市轨道交通仿真对路径选择的具体要求。对于目前较为成熟的Logit模型,通过实验数据,分析了该模型在个体路径选择仿真中的适应性,研究了基于Logit模型的路径选择仿真方法。提出了结合Logit模型,并利用城市轨道交通系统中丰富的实际运营数据去挖掘乘客个体路径选择规律,构建基于数据的乘客个体选择路径模型的思路,给出了面向仿真的乘客个体路径选择问题的解决方案。本文构建了易于表达完整路径信息的轨道交通网络拓扑结构模型,研究了乘客数据调查方法,研究了基于实际出行数据与仿真的乘客个体路径匹配推断方法,为基于数据的路径选择模型构建实现了数据准备。在此基础上,研究了基于出行数据的乘客个体路径选择模型构建方法,运用贝叶斯网络构建了乘客个体属性分类模型,运用分类回归树构建了乘客个体出行路径随机选择模型,给出了基于决策树模型的乘客个体路径仿真生成实现方法。本文对城市轨道交通路网客流仿真系统中的路径选择仿真子系统进行了设计,将子系统分为了离线运行和在线运行两部分来完成乘客出行路径的生成。最后以北京市轨道交通为例,进行乘客出行路径的生成与仿真实验和数据分析。