摘要：本研究重点关注基于数字孪生的地铁乘务资源动态调度仿真系统，通过构建涵盖物理层（乘务实体与运营环境感知）、孪生模型层（能力建模与规则引擎）、数据交互层（多源异构数据融合）以及应用服务层（动态决策与可视化推演）的四层架构，实现乘务资源全要素的数字化映射，该系统突破传统调度模式，提出乘务员多维度数字孪生体建模、深度强化学习优化算法以及离散事件实时仿真验证等关键技术，形成包含状态监控、动态决策与方案评估的完整功能模块，有效提升乘务排班精准性、突发事件响应效率以及运营服务水平，为轨道交通智能调度提供可复制的技术解决方案。