末班车协同调度的目标为降低乘客遭遇换乘失败的可能性，其优化目标与高峰期协同调度目标（减少换乘等待时间）有所不同。相应地，两者对应的时刻表优化方法亦有所差别。轨道交通系统内末班车换乘衔接问题近期已开始引起关注与讨论。徐瑞华、李璇[149]建立了城市轨道交通网络末班车衔接方案优化模型，确定兼顾换乘乘客和运营企业的衔接方案。北京交通大学徐杰等[150]针对城市轨道交通末班车换乘问题，以出行时间最小为优化目标，建立了换乘路径可达性分析模型，并利用了遗传算法求解模型。Kang等[151]提出了以换乘剩余车头时距（transfer redundant headway）最大化为优化目标，以列车运行时间和停靠时间为决策变量的轨道交通末班车协同调度模型，并设计了模拟退火遗传算法进行求解。Kang等[152]针对城市轨道交通末班车换乘问题，进一步构建了降低换乘失败率和换乘等待时间的混合整数非线性规划模型，采用了遗传算法进行求解。又考虑到轨道交通运行延误对末班车换乘问题的影响，更进一步提出了考虑列车运行延误的末班车协同调度模型[153]。北京市轨道交通指挥中心汪波等[154]则针对城市轨道交通网络末班车衔接特点，研究了线路末班车发生延误后的衔接调整方法。城市轨道交通网络内各站点之间末班车可达性衔接方案的生成和发布，对提升城市轨道交通服务水平具有重要意义。东华大学彭益兵等[155]基于上海已建成的轨道交通网络布局和各线路末班车时刻表，提出了轨道交通末班车换乘最佳多条路径搜索、判断算法。罗钦、徐瑞华等[156]综合考虑列车运行图的刚性控制和乘客换乘行走的柔性影响，根据弹性换乘时间，定义完全可达、条件可达和不可达三个层次，提出了城市轨道交通网络动态可达性的衔接模型。
部分学者将城市轨道交通内部涉及首末班次的换乘问题进行了综合研究。同济大学徐瑞华等[157]基于早晚间客流特点提出了城市轨道交通首末班列车发车时间域的计算方法，实现了城市轨道交通网络内列车运行的综合协调。Zhou等[158]针对轨道交通网络内的首末班车换乘问题，分别提出了首班车、末班车运行计划协调优化模型，针对首班车问题以始发乘客等待时间和换乘乘客等待时间加权和最小为优化目标，而对于末班车问题则在增大末班车可达可靠性的同时减少末班车间换乘等待时间和网络内无法换乘成功的乘客数量。近期，也出现了针对首班车换乘问题进行的专门研究。Guo等[159]根据换乘需求情况赋予各线路、各换乘站点差异化的重要度，进而以各线路、各换乘站点处乘客换乘等待时间加权和最小为优化目标，以线路始发时刻为决策变量，构建了混合整数线性规划模型。Kang等[160-161]以最小化到站时刻间时间差和错失车次数为优化目标，以线路始发时刻为决策变量，建立了混合整数线性规划模型，并设计了局部搜索算法求解模型。(www.xing528.com)
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