城市轨道交通作为公共交通的重要组成部分,以其运输能力大、高效、准时、快速、绿色、安全等优势,成为解决城市交通问题的新起之秀。目前城市轨道交通逐步跨入网络化运营的时代,系统内各站点的可达性、连通性、运营组织的灵活性大大增强,对乘客而言,由A站出发抵达B站之间可能会有多条路径供其选择。线网结构的复杂化、无缝换乘的特性、车站和线路实时客流信息的反馈导致乘客出行行为的随机性增强,不同类型乘客的路径选择使得客流的时空分布上也呈现出复杂化和多样化的特点。本论文通过分析既定的网络状态下乘客的出行路径选择行为,并对该过程进行建模,对城市轨道交通的规划设计、运营管理阶段具有重要的意义。本论文基于图论和复杂网络理论,首先对轨道交通网络结构进行了拓扑抽象,将实际的线路、站点和运行区段及其之间的关系抽象为可以存储、计算的数学模型,并探讨了城市轨道交通网络化发展过程中路径选择的多样性,为有效路径的筛选、交通分配奠定了一定的理论分析基础。其次根据理论研究和问卷调查,分析不同类型的乘客在路径选择时所考虑的影响因素的差异性,并对各影响因素进行了量化处理,继而构造出路径的广义费用函数。然后结合城市轨道交通网络特性和乘客出行行为给出了有效路径的定义和限制条件,并对传统的有效路径筛选算法进行了优劣特性的对比分析,如Dial算法、K条渐短路径、深度优先搜索算法,发现前两种算法均不能适应具有环形结构的网络,因此本论文对传统的深度优先搜索算法进行了改进,提出了关键节点和关键区段以及换乘次数的限制条件,并给出了改进后的算法步骤。随后给出了轨道交通乘客路径选择模型的计算流程,对传统的Logit模型进行了改进,并给出了相应的客流分配算法。根据调查的数据,采用最大似然法对Logit模型的参数进行了估计,并利用调查数据对其有效性和准确性进行了检验。最后采用2017年西安市城市轨道交通运营网络和某工作日晚高峰的OD矩阵进行了实例分析,以本文提出的有效路径筛选算法和改进的Logit模型进行客流分配,验证了模型的有效性,并对分配后的客流指标进行了统计分析。