El diseño de horarios es crucial para la fiabilidad de un servicio de metro. En términos de los retrasos causados por el comportamiento de embarque y desembarque de los pasajeros durante las horas pico, el horario planificado para una línea de metro con servicio de alta frecuencia tiende a ser difícil de implementar. Los eventos de sobresaturación general, en lugar de accidentes o daños en las vías, todavía tienen un impacto significativo en los sistemas de metro, lo que provoca cancelaciones y retrasos de trenes. Cuando la realidad de la actividad diverge de la información en tiempo real o histórica, es imperativo que los despachadores presenten una buena solución durante la etapa de planificación para minimizar las molestias para los pasajeros y reducir el riesgo de aglomeraciones. Este documento presenta un modelo de programación de horarios robusto (RTM) para una línea de metro con información sobre la actividad de los pasajeros, que tiene en cuenta la congestión y los ajustes de tiempo de reserva. El objetivo principal que persiguen los despachadores en el modelo es mejorar la puntualidad mientras se minimizan los retrasos de los trenes ajustando el tiempo de reserva. Al tener en cuenta explícitamente la información sobre la actividad de los pasajeros, se desarrolló un modelo de programación no lineal entera mixta (MINLP), y se propone un algoritmo genético (GA) para resolver el modelo. Finalmente, se llevaron a cabo experimentos numéricos basados en la línea Batong del metro de Pekín, cuyos resultados verifican la efectividad y eficiencia de nuestro método.