作为解决大城市聚集发展所带来交通问题的重要手段，轨道交通在城市交通网络中承担客流乘降及线路间复杂客流的衔接换乘职能上发挥着举足轻重的作用。受到社会属性的影响，乘客结伴行走现象非常普遍。结伴乘客间的交互作用的存在，导致行人行走速度降低，易引发行人拥挤，甚至酿成踩踏事故。因此，有必要构建合理的乘客结伴特性研究方法，解析结伴行走行为对交通流的影响机制，以提升轨道交通客流管理和服务水平，避免事故发生。　　本文在对国内外文献的梳理总结的基础上，归纳了目前结伴行走行为特性的主要研究方法，分析了各类研究方法的优势及不足，完善了结伴行走行为的基本定义、特性以及量化方法。进而，以轨道交通枢纽换乘站内的客流调查视频数据和问卷数据为基础，分析了枢纽内部客流在不同场景下的组分变化和结伴行走时的心理特性，确定选取个体行走行为和两人结伴行走行为为本文的主要研究范畴。　　其次，为了更细致地分析双向行人交通流下结伴行走行为的影响，设计了完备的行人可控实验方案，并采用SIMI Motion提取行人行走微观行为数据，通过对行走轨迹、基本图特性、行走速度以及空间关系学特征的分析，聚类了三种结伴行走模式，实现了结伴行走行为的量化解析。　　再次，在梳理Agent仿真原理及特征的基础上，改进了传统场域模型，开发了智能虚拟行人仿真平台。构建了针对个体行人和结伴群组的多Agent，尤其考虑了针对行人群组的聚散形态，构建了结伴行走过程的自适应模型。考虑目标吸引、障碍物排斥、空间离散性、方向惯性以及重叠拓展等因素，解析并建立了Agent的行动演化模型。通过仿真时间离散化方法，制定了Agent行走的更新规则。　　最后，从定性、定量两个视角出发，对常态下的行人仿真结果与行人实验结果进行差异显著性检验，结果证明所构建的Agent仿真模型能够有效模拟带有结伴行走行为的混合行人交通流。此外，通过设计双出口疏散场景，调节初始行人密度、结伴比例以及期望速度等条件，研究了并肩式、链式以及混合式三种结伴模式对疏散效率的影响。结果表明:结伴模式与行人初始密度、结伴比例和速度是否异质会联合影响疏散效率，且高密度行人交通流条件下，同质的疏散行走速度、链式结伴行走模式会获得最优疏散效率。研究成果不仅可为轨道交通枢纽的客流组织管理和交通设施的设计提供理论支撑，而且可为行人应急疏散方案的制定提供技术支持。