社会的飞速发展,使我们所必须面临的是城市化的日益推进,城镇人口的迅速膨胀以及越来越严重的交通拥挤问题,而城市轨道交通也成为缓解交通拥堵问题的有效工具,并在公共交通中发挥着举足轻重的作用。随之所考虑的问题是如何压缩城市轨道交通运营支出问题,其中的乘务人员成本费用在整体运营费用中所占比重较大,因而,如何科学的控制乘务人员值乘成本成为研究的重点问题。从控制乘务费用成本的角度出发,梳理“人——车”运营工作,而科学合理的乘务排班计划,可以有效的控制运营企业乘务费用成本的支出,提高运营效率,发挥和调动乘务人员的积极性,同样也关系着未来城市轨道交通运营单位提高整体运输服务水平与质量。但在实际运营中,普遍存在人工编制的排班计划,一般耗时较长,随意性较强,应变能力较差,并且当客流需求发生较大变化时,短时间内无法快速调整与更改,难以适应城市轨道交通运营要求。因此,针对目前存在的问题,本文将以下几个方面作为切入点,进行深入的研究。本文首先详细介绍了有关乘务排班问题的主要内容,说明其基本特点、相关概念,结合人工编制乘务排班计划的经验与步骤,建立编制乘务排班计划的基本程序,为文中乘务排班模型的优化研究奠定了理论基础。然后,以乘务排班问题基础理论为依据,结合城市轨道交通中线路特点和实际运营中行车、调度的要求,并在编制排班计划时,考虑资源的有效整合及可持续利用、乘务人员的身体心理素质等因素。本文以最小化停留时间成本、最小化加班成本为目标,建立函数关系优化模型,降低乘务费用成本,实现乘务排班效率最大化。由于本文研究的乘务排班问题是NP完全问题,优化模型为整数规划模型,数据规模较大,各类规则限制约束较为复杂,求解难度大,本文选择基于最优保存策略的改进遗传算法进行求解,通过对选择算子的改进优化,达到了保留最优基因、加快收敛速度的效果。最后,以天津地铁9号线为实例,应用设计算法求解建立的优化模型,全面分析结果,表明:应用基于最优保存策略的改进遗传算法求解的排班方案中乘务费用成本较低,连续驾驶段的接续程度更紧密,排班质量较高。实例研究结果最终直接验证了优化模型与求解算法的可行性,为实现乘务排班计划的自动编制提供了一定的理论依据。