地铁、轻轨等城市轨道交通具有快速、便捷、运载能力强等优势，因此对其发展建设是我国长期城市规划的着眼点。列车受到突发事件、设备故障以及客流量变化等影响时，运行状态会变得随机而复杂。在此过程中，需要根据实时状态的改变采取有效的调整措施，尽量使列车按计划运行。城市轨道交通中列车的实际运行环境存在很多不确定性因素，然而目前对列车运行调整问题的研究大多是基于确定环境下的优化问题。基于以上分析，求解该问题时在建立的模型和算法中考虑引入不确定性因素，成为亟待深入探索的课题。首先，对列车运行调整问题的国内外研究现状进行介绍，结合城市轨道交通的列车运行的实际情况，分析了列车运行调整的产生原因、晚点情况、调整措施等基本理论知识。在借鉴既有的列车运行调整模型的基础上，探讨了受到各种随机干扰而具有不确定性的模型参数，通过分析构建了列车运行调整的模糊模型。在此过程中，确立了以列车区间运行时间、停站时间和运行间隔时间作为约束的模糊性及分布。其次，运用列车运行调整的基本概念及模糊理论相关知识，组成并建立了模糊专家系统。结合列车的实际运营情况，确定了模糊专家系统的输入、输出变量和模糊规则。其中，利用遗传算法求解确定约束下的列车运行调整模型得到输出变量的论域范围。最后，选取广州地铁5号线的列车运行调整问题作为仿真实例，运用Matlab中的模糊逻辑工具箱对模糊专家系统进行仿真决策，并使用VC++6.0开发交互界面，实现地铁列车在晚点情况下进行运行调整的仿真试验。经仿真的结果对比证明了本文构建的模糊专家系统的有效性，该系统可以根据实时数据得出较优的运行调整策略。本文是对模糊环境下列车运行调整问题理论的补充以及实践的探索，由于影响列车运行的因素非常复杂，因此本文的研究还需做进一步的完善，才能为列车运行调整功能的研究提供有力的决策支持和参考。