地铁是城市的重要地标，地铁的建设和发展程度也是城市化进程的重要体现。地铁准时、快速、高效，且运量大、节能、环保，极大的缓解了交通拥堵问题，因此越来越多的人选择乘坐地铁出行。随着地铁的普及化，地铁网络逐渐形成，地铁客流量持续增长，由此引发的地铁出行安全问题也受到政府部门和民众的关注和重视，对地铁站应急疏散系统的有效性提出了更高的要求。由于地铁站大部分建设于地下，空间狭小且处于半封闭状态，加上人群密度大，管理不完善等因素，增加了人群应急疏散的风险和难度。本文基于建模和模拟等方法，对地铁站应急疏散智能决策的理论和方法进行探索。
　　本文的主要研究工作包括：（1）对地铁站人群应急疏散智能决策内涵进行界定，归纳总结地铁站应急疏散智能决策的特征，并提出地铁站人群应急疏散智能决策3×4P范式。（2）基于AHPSort II法提出地铁站人群风险智能评估模型，依据实时监控系统结合Pathf inder仿真软件智能评估地铁站人群应急疏散能力，通过拟合地铁站人群风险与应急疏散能力评估结果，确定地铁站人群应急疏散预警等级，并对预警结果进行智能调整。（3）针对地铁站应急决策中决策信息的模糊性和不确定性，分别对ELECTRE、TOPSIS和MABAC法进行改进，并扩展到直觉模糊集环境中。基于直觉模糊集构建应急决策模型，用以解决地铁站应急疏散策略选择和路径规划问题。（4）剖析地铁站人群应急预案生成机制，基于CBR法构建地铁站人群应急预案智能调用模型。提出一种基于异常值差异的高匹配度相似性计算方法计算突发事件情景相似度度，以精准调用应急预案。（5）构建地铁站人群应急疏散智能决策支持平台总体框架，将应急决策、疏散仿真及疏散指挥融于一体。对该智能决策支持平台的决策过程、技术支撑、功能模块、平台设计与运行等进行阐述。该决策支持平台可对专家决策结果进行先验性仿真分析，以验证其科学性和可靠性。
　　本文的创新点有：（1）提出了地铁站人群应急疏散智能决策3×4P决策范式；（2）构建了地铁站人群应急疏散策略智能选择模型和应急预案智能调用模型；（3）构建了地铁站人群应急疏散智能决策支持平台框架体系，对该平台的结构、功能、模块、运行等进行了系统分析与设计。