城市化发展进程的推进使大量人口涌入城市,而地铁的出现有效缓解了人口骤增带来的城市压力,成为人们日常出行优先选择的交通方式。但城市地铁位于地下封闭空间,面临着多种不确定风险因素,且受损后恢复工程实施难度较高。因此,结合网络结构分析地铁网络中的关键站点和区间,根据受损情况确定最优恢复策略,对提高地铁网络的应急水平维护地铁正常运营具有重要意义。论文首先基于复杂网络理论,引入站点之间实际距离,用地铁运行时间作为边权,根据站点之间可达性关系用Space L方法将实际地铁网络抽象为网络拓扑图。应用Matlab分析网络性能并计算聚类系数、平均路径长度、度及度分布等性能指标。在此基础上,通过模拟单个站点和区间受损时网络效率的变化识别出地铁网络中的关键站点和区间。其次,基于韧性理论选取“三阶段”韧性计算方法,将网络效率作为衡量网络恢复力的定量指标,用区间运行时间和站点度分别表示区间和站点的恢复工程持续时间,构建以网络恢复力最大,恢复资源数量为约束条件的城市地铁网络恢复模型。最后,用遗传算法求解站点失效、区间失效、站点和区间同时失效三种失效模式下的最优恢复策略即待恢复站点和区间的最优恢复时序组合。研究结论如下:边权的引入不能改变站点的脆弱性程度;站点和区间的脆弱性由其在网络中的位置决定,网络中脆弱性站点为中心线网与支路线网相交的站点,与脆弱性站点相连的区间仍具有较高的脆弱性。站点和区间的优先恢复性与其在网络中的位置及恢复工程持续时长相关。同一种失效模式下,加权网络比无权网络更具韧性;不同失效模式下,区间失效时地铁网络更具韧性,站点和区间同时失效时次之,站点失效时最差。恢复资源的数量与网络最大恢复力不成正比关系,同时恢复资源数量的增多不会改变站点或区间的优先恢复性。