随着我国城市轨道交通的建设与发展,各大城市的轨道交通网络中换乘站数量所占比例不断增加,整体客流起讫点分布的网络化特征也日趋明显。伴随着换乘客流量的比例不断提高,在高峰时段,部分换乘站的换乘客流比例已超过50%。换乘客流已经成为城市轨道交通客流中越来越重要的组成部分。城市轨道交通车站的高峰时段为其全日中客流组织、输送压力最大的时段,所以,对城市轨道交通换乘站站内高峰时段乘客换乘效率的优化研究,对其运营管理及整体线网中乘客的周转效率的提升有重要的积极意义。本文首先分析了不同换乘站的类型及换乘方式的特征、乘客在站内换乘效率的影响因素,并根据乘客的换乘行为特征将该行为分为了换乘走行过程和换乘候车过程。某路径的换乘流线是由其所在车站的换乘方式、站台类型及线路衔接形式等因素共同影响的结果。而与乘客活动直接相关的仅为站台、楼梯、自动扶梯、通道等设施。因此,对换乘客流需历经的站台集散、自动扶梯、楼梯、通道等设施分别进行了基本属性分析及现场调查,并统计分析了乘客在车站内不同设施段落处单位长度的通过时间及频率分布特征,验证了不同设施处乘客走行时间的正态性。建立了任意换乘流线可通过其历经设施的种类和参数特征掌握乘客换乘走行时间的计算模型,并验证了乘客换乘走行时间整体分布的正态性。从列车运能与断面客流量的角度引入了列车满载率的计算,构建了列车在到达某换乘站的实际输送能力计算模型。并通过列车衔接关系可能存在的情况,列举了单个周期内可能发生的不同换乘衔接结果,建立了不同换乘衔接结果下的单个周期内乘客平均换乘候车时间模型。以乘客换乘走行时间为依据,以调整衔接线路的到站时刻差作为高峰时段内换乘效率的优化方法,并结合模型特点选择了遗传算法为求解算法。最终以西安北大街站1号线纺织城换乘2号线韦曲南方向为例,分析了该流线的乘客走行时间。结合普通工作日该方向的平均换乘量、2号线列车满载率,通过遗传算法确定了1号线与2号线列车到站时的优化时刻差。并通过列车时刻表计算了晚高峰时段单个周期内换乘客流的平均换乘候车时间减少了24.52%,验证了优化思路的可行性。