乘务运用计划是城市轨道交通运营计划的重要组成部分,对城市轨道交通运营效率以及运营成本有着重大的影响。当前我国大多数城市轨道交通企业都是采用手工编制的方法对乘务运用计划进行编制,无法满足当前愈发复杂的城市轨道交通网络,尤其是编制的灵活性不足和编制效率低下的问题,导致乘务运用的成本在总运营成本中占比居高不下。为降低乘务运用计划编制的复杂度,并提高乘务运用效率,本文将该问题分解为三个子问题:乘务交路优化,乘务排班优化以及乘务轮转优化,分别针对三个子问题构建优化模型,并设计对应的求解算法,实现模型的有效求解,得到满足各种约束条件的较优解。针对三个子问题,本文完成了下列工作内容:（1）针对地铁乘务交路时长不均衡、停留等待时间过长和乘务交路编制效率低下现状,结合乘务基地配置和乘务劳动作业规定,将车辆周转图分割成若干个乘务作业片段并将其抽象为节点,建立时空网络有向图,将乘务交路优化问题抽象为路径规划中的团队定向问题TOP（Team Orienteering Problem）,建立了以乘务交路时长均衡和停留等待时间最少为优化目标的乘务交路优化模型。针对乘务交路数量的不确定性,结合时空网络有向图的特性,在标准蚁群算法的基础上,设计了交叉蚁群算法求解模型,以获得较优的乘务交路方案,为下一步的乘务指派奠定基础。（2）针对乘务排班过程中产生过高的乘务成本问题,构建以乘务运营成本最低为优化目标的乘务排班优化模型。地铁的乘务成本主要体现在乘务人员的数量,乘务人员的总工作时间和加班时间等方面,为了提高乘务的工作效率,对无效工作时间进行惩罚。为了求得较优解,本文应用基于精英保留策略的遗传算法求解模型,以求得较优的乘务排班方案,为下一步的乘务轮转奠定基础。（3）针对乘务轮转不均衡问题,本文采用四班三运转的固定周期循环轮转方式,构建以乘务人员工作强度均衡为目标的非线性优化模型。乘务人员的工作强度主要体现在工作时间和作业时间,因此以两者之和作为衡量乘务人员工作强度的指标,并基于交叉蚁群算法,重新定义启发式信息和设计构造解的方法,用于求解该乘务轮转优化模型。（4）以某市地铁10号线为实际案例,对上述构建的三个模型和算法分别进行仿真模拟,仿真结果验证了模型和算法的合理性与有效性,可以求得较优的乘务交路方案,乘务排班计划以及乘务轮转计划,并在乘务交路优化仿真中进行了目标权重系数的灵敏度分析,以及乘务轮转计划中晚早连乘最小休息时间参数的灵敏度分析。最终得到了周期分别为一天,一周,双周以及一月的乘务工作强度均衡,工作效率较高的乘务排班和乘务轮转计划。