计算机技术的全球发展使得人们和研究人员能够很容易地使用高效复杂的数值工具来设计逼真的模拟。因此,可以有效地分析建筑物中的人流,而不仅仅只依赖于实际的实验。在这一背景下,本文将重点研究哈尔滨地铁网络站。本文的首个研究重点是地铁车站的应急疏散,其次是日常非紧急情况。有了这些研究,就有可能在未来使用地铁网络的人口增加时,对车站服务的改善进行总结。更重要的是在出现问题之前做出反应。本论文主要集中在对三个主要信息站的现状的研究。首先,对车站的结构进行了研究。其次,研究不同人群的流动情况。最后,对车站不同的数据进行了分析。本文在对车站现状数据进行研究的基础上,重点阐述了在紧急疏散情况下,使用这些工具来解释和理解需要采取的不同决策。一方面,状态图更侧重于表示:在车站中提供不同服务的顺序决定和疏散车站人员的流动。另一方面,社会力量模型和基于智能体的模型有助于了解人员在疏散过程中的行为,并制定安全疏散人员的计划。在找到了解工作站工作方式所需的所有信息和撤离过程中作出的重要决定之后,已经就已经为软件Anylogic设置了工作站的第一个模型。在对系统进行了全面设计和修正后,本文对车站人数的限制进行了研究。为了找到这一限制,本文重点研究了紧急疏散的情况,事实上,设置这一限制的最重要的规则是,在紧急情况下,站内人员必须在不到5分钟的时间内撤离。最后,本论文的最后一部分致力于研究增加行人使用量时车站服务能力的提高。本研究的第一部分关注的是只有当车站的人数逐渐增加时才需要改进。本研究的第二部分重点在于增加车站人数,直到达到前一章所述的安全极限为止。最后,研究了车站列车速度调整对列车运行速度的影响。