近年来,随着我国的经济持续快速发展,轨道交通行业也得到了迅猛发展。铁路运输系统作为它的重要构成部分,占用了高昂的运营成本,耗费了大量的能源,尤其是列车运行产生的能耗所占比重较大。因此,在满足铁路运输系统的运营需求前提下,如何有效地降低列车运行能耗成为该领域的研究热点,具有重大的经济和社会意义。本文在分析列车特性和相关牵引知识的基础上,建立了定时约束下的列车优化模型,同时结合禁忌搜索算法对遗传算法加以改进,设计了一种自适应遗传禁忌算法,并将其运用于列车节能优化问题中,利用计算机仿真技术模拟列车的实际运行,分析实验结果和数据,验证了本文所提算法能够达到列车节能的目的。论文的主要研究内容如下。(1)为了解决遗传算法在优化列车运行能耗时易出现随机漫游、早熟收敛等问题,本文结合禁忌搜索算法对遗传算法加以改进,设计了一种自适应遗传禁忌算法:一、针对遗传算法中轮盘赌选择策略的随机漫游现象,设计了自适应轮盘赌选择策略,增大了优秀个体被遗传的概率,且能保证一定的随机性,以维持种群的多样性;二、针对交叉变异概率固定的缺点,设计了基于种群适应值的动态调整交叉变异概率公式,以避免算法早熟收敛;三、由于遗传算法的爬山能力较弱,本文将禁忌搜索算法与遗传算法结合,作为禁忌变异算子参与算法运行,以增强算法的整体性能。(2)本文以货运列车的节能运行为应用背景,将列车的最小运行能耗作为目标函数,以列车准点、限速及其工况转换等作为约束条件,建立了相应的列车优化模型,并将自适应遗传禁忌算法运用于列车节能优化问题中。最后以MATLAB2015作为程序设计平台,采用货运列车的控制条件和运行线路作为数据集,对改进算法和所建模型进行实验分析。实验表明,用改进算法来优化列车能耗问题,可以达到节能目的,能耗降低了 9.6%左右,正在推广实际应用。