近年来,我国高速铁路路网逐渐复杂,运营时间不断累计。同时,我国地域广阔,地理环境复杂,各种自然灾害频发,高速列车的运行容易受到影响。研究突发事件条件下高速列车客流分配方法,并对其服务网络优化,对于提高铁路运输部门的收益,减少旅客的出行成本具有十分重要的意义。本文通过整理和分析已有文献,对国内外客流分配和服务网络优化问题进行总结,发现客流分配研究大都集中在道路交通和普速铁路运输组织中,而针对高速列车的研究还相对较少,且现有的针对高速列车的客流分配研究主要集中在正常情况下,对突发情况下的客流分配还存在较大的研究空间。并且在列车服务网络优化中模型参数的数量较多,确定起来易受主观的因素影响,造成了模型具有一定的局限性。本文针对这些问题,提出了突发事件条件下,客流分配与列车服务网络协同优化的模型和算法。首先,文中定义了高速列车突发事件,并对高速列车的客流分配相关理论进行了分析,接着对网络的基本特征和基础的几种网络模型进行了介绍,对服务网络进行设定,构建了列车服务网络,并对高速列车服务网络中直达与中途换乘进行了分析。其次,对客流分配的基本方法进行了介绍,定义了旅客出行有效路径并对相关参数分析。介绍了突发事件下的确定性和旅客出行假设,以此来对客流及服务网络进行处理。由旅客票价支出、旅行时间折算费用构建了旅客出行广义费用,并以旅客出行广义费用最小为目标建立客流分配模型,以基于MSA（Method of Successive Averages）的改进算法对模型求解。接着,介绍了列车服务网络优化内容、优化原则。分析了列车停站模式及停站设置原则,以铁路运营部门经济效益最大和旅客出行的广义费用最小为目标建立服务网络优化模型,并对模型进行了简化,用遗传算法对模型进行了求解。最后,以沈阳至北京的高速列车运营实际情况,设计了突发事件的场景,对本文设计的突发事件条件下客流分配与列车服务网络协同优化的模型和算例进行了验证,算例的运行结果证明了本文建立的客流分配与列车服务网络协同优化的模型和算法是可行的。本文提出的协同优化的模型和算法,可为突发事件条件下的高速列车的运行组织提供有效的决策支持。