随着线网规模及客运量的不断增大,北京地铁轨道线路在长期高负荷的使用下钢轨病害较为突出,对北京地铁的安全运营及养护维修管理带来了挑战。研究北京地铁钢轨修理决策优化技术,对提高北京地铁钢轨设备安全管理水平,控制北京地铁钢轨养护维修管理成本有着重要意义。本文通过分析国内外关于钢轨修理决策及近似动态规划方法的研究现状,针对城市轨道交通钢轨养护维修管理工作中存在的不足之处,构建了基于近似动态规划的北京地铁钢轨修理决策优化模型。通过对北京地铁钢轨设备劣化特点及管理需求的深入调研,基于精细化管理的思想,将线路划分为多个钢轨单元,以由多个钢轨单元组成的钢轨网络为建模对象,进行模型的构建。模型在考虑钢轨状态劣化不确定性的前提下,以规划周期内钢轨网络检修成本最小为优化目标,设置了修理活动约束、修理预算约束及网络状态约束,并基于近似动态规划方法设计了模型求解算法。为验证模型有效性,作者通过参与北京交通大学承担的北京市交通委员会的项目《基于大数据的轨道线路精细化管理研究》以及北京市地铁运营有限公司的项目《北京地铁轨道智能运维管理信息系统》,收集了北京地铁2号线2011年～2019年共计36次的钢轨磨耗检测数据,2011～2019年共计9年的钢轨修理数据以及设备台账数据,以北京地铁2号线136条曲线钢轨为例,利用本文提出的基于近似动态规划的北京地铁钢轨修理决策优化模型,对2号线曲线钢轨进行了规划周期为5年的修理决策优化。最后,将优化结果与实际修理策略进行了对比分析,结果表明基于模型优化得到的修理策略能够更有针对性的安排修理活动,并在保障安全的同时降低修理成本。作者基于《北京地铁轨道智能运维管理信息系统》科研项目,设计与开发了北京地铁钢轨修理决策优化子系统。作者对子系统的功能模块及数据库进行了设计,并基于设计方案利用Microsoft Visual Studio 2015开发工具完成了系统开发。最后利用北京地铁2号线的实际数据对子系统的功能进行了效果分析,验证了系统功能的有效性。