作为国民经济的大动脉和综合交通运输体系的骨干,城市轨道交通以其运输能力大、快速正点和环境友好等特点,近年来得到了蓬勃发展,在北京、上海等特大型城市的公共交通客运量占比均已超过50%,运营里程及完成客运量均居世界第一。目前,城市轨道交通运营环境日趋复杂,呈现出运营网络化和超大规模客流常态化等新特征。为此,迫切需要研究在保障运行安全前提下,如何提高轨道交通网络的乘客出行效率,从而有效提升运营效率。本文从网络化角度针对轨道交通出行路径、轨道交通网络特性、时刻表优化展开研究,具体工作如下:1、考虑乘客出行换乘特性,研究轨道交通网络出行路径选择问题。考虑乘客出行换乘对广义出行费用的影响,分别从网络拓扑角度和数据驱动角度出发,提出了结构路径算法和基于混合高斯聚类的乘客出行路径算法来计算乘客的出行路径。其中结构路径算法以无权L空间模型为基础,乘客从最短路径和最小换乘路径中选择出行路径,该算法从结构角度融合了换乘行为,为准确刻画网络拓扑结构打下基础;后者以增广有权L空间模型基础,考虑乘客出行阻抗和有效路径规则得到有效路径集,再对乘客刷卡数据进行聚类,得到每条有效路径被选择的概率,该算法以较低的计算复杂度有效的保证了路径结果的精度。2.考虑乘客出行路径特征,对轨道交通网络特性展开研究。考虑城市轨道交通网络乘客出行路径特征,首先针对网络乘客出行的便捷性,提出拓扑结构效率指标来刻画乘客在网络中出行的速率;进一步针对节点中心性,提出节点占有率指标来表征每个节点在全网出行路径中所占的比例;最后对于网络鲁棒性,提出路径损坏率和出行路径长度调整率刻画在随机故障和特定攻击下网络性能的演化特征。通过对不同的城市轨道交通网络数据进行算例仿真和对比实验,分析了各城市轨道交通的网络特性并验证了所提方法的有效性。3.基于城市轨道交通网络三层结构,提出基于客流传播特性的网络负载均衡优化方法。针对城市轨道交通系统线路网络、列车资源和乘客需求三层结构,从宏观角度对网络的交通动态特性进行研究,并建立列车容量受限下面向不同乘客出行路径模式的城市轨道交通客流传播动态模型。以该模型为基础进一步提出时间效率和最大平均列车负载率来刻画乘客出行速率、列车运行间隔与交通性能之间的演化关系,揭示网络交通从自由态到拥挤态再过渡到饱和态的演变规律,并对给定客流下的发车间隔进行优化以保证系统的出行效率和负载压力达到均衡。通过对多个城市轨道交通网络进行算例仿真验证了网络交通状态与客流需求和列车资源的演化机理,并且给出一定客流下的最优发车间隔,有效保证了网络的宏观交通性能。4.考虑城市轨道交通系统的运营成本和服务质量,提出面向动态负载均衡的线路时刻表优化方法。针对客流需求时变特性,以降低乘客的等候时间和运营能耗、提升乘客舒适度和列车资源利用率为目标,设计保障列车资源利用率和车内拥挤度水平的平均最大负载偏移量指标,建立面向负载均衡的最优能耗时刻表多目标优模型。针对该模型特点设计基于模拟退火的粒子群算法来对该模型进行求解,并通过实际线路数据及乘客刷卡数据进行算例仿真,结果表明优化后时刻表能分别降低等候时间5.14%、运营能耗14.68%、平均最大负载偏移量69.69%,有效提升了时刻表的整体性能。5.考虑城市轨道交通网络乘客换乘协调,提出基于节点中心性的网络时刻表加权协调优化方法。针对城市轨道交通网络异质性,以降低全网乘客换乘等候时间和提升全网时空连通度为目标,提出以车站中心性为权值的换乘时间指标,建立基于节点中性的加权协调时刻表优化模型。进一步设计基于模拟退火的粒子群算法,并以城市轨道交通网络的实际运行时刻表数据及线路结构数据进行算例仿真,结果表明优化后的时刻表能够降低12.97%平均换乘等候时间,提升6.12%的耦合对数目,有效的提升了网络的交通效率和连通性。