高速铁路以其高速度、大运量、低能耗、高安全性等特点,在我国综合交通运输体系承担着骨干网络的作用,是我国综合交通运输业不可或缺的重要部分。随着“一带一路”区域化、全球化发展倡议的推进,提高铁路线路空间利用率,增强铁路运输系统载运能力,是我国铁路运输发展的首要问题。而在高速铁路高密度、小间隔运营条件下,列车延误传播问题同样不容忽视。本文基于上述铁路运输发展需求,引进多智能体群集编队思想,建立了列车群编队运行模型,对编队子集群间、编队子集群内部列车追踪运行过程进行分析,以安全、平稳、高效、节能为预期目标,从列车发车间隔时间和区间动态控制策略协同优化入手,对编队列车群运行控制协同优化调整方案进行了研究,提高了线路空间利用率,解决了列车微小延误传播问题。本文的主要研究内容包括:(1)分析了列车动态运行过程。建立了单列车动力学模型;研究了编队列车群追踪运行过程,构建了列车编队运行层级架构,提出了编队子集群间、编队子集群内部追踪运行模型,以及编队多智能体列车群追踪策略模型;构建了列车群运行多目标优化及约束模型,为后续研究工作提供必要的模型支持。(2)针对高速列车群运行,探讨了编队列车群运行控制协同优化方案。使用所提改进变异策略的差分进化算法求解了单列车区间最优速度轨迹;提出编队子集群间先头列车追踪运行速度控制策略;以编队子集群内部成员列车为研究对象,提出了列车追踪行为评价指标、在途追踪行为调整指导因子,并建立了列车在途动态调整策略;提出编队列车群协同优化模型,分别采用多目标文化差分算法以及人群搜索算法求解编队列车群协同优化方案,确定列车发车间隔时间和速度控制策略曲线,并对两种算法求解性能进行比较,结果表明,人群搜索算法能更有效求解编队列车群运行控制协同优化方案。(3)研究了延误情况下,编队列车群运行协同优化调整方法。分析了列车延误及其调整策略;针对不同延误状况,提出了编队子集群内部、编队子集群间列车运行优化调整模型及策略;采用改进的布谷鸟算法对延误情况下编队列车群运行控制策略进行重新规划。本文基于武广线“赤壁北-长沙南”区间列车实际运行数据,构建了仿真验证环境,对本文所提出的模型、算法进行了仿真验证。结果表明:相比于列车未编队运行模式,列车群编队运行模式下,人群搜索算法求得的2编队10列车协同运行控制优化方案,线路空间利用率提高了250s,运行能耗降低了5.11%,且编队子集群内部列车追踪运行过程更紧密。在2编队4列车列车编队运行模式下,当临时限速区段为30～63km(限速250km/h)时,编队子集群内部可以对此情景下列车延误进行消解,后续编队2列列车运行不会受到干扰;当临时限速区段为30～73km(限速250km/h)时,需要对2编队列车进行编队解除和再编,但后续编队子集群列车运行不会受到列车延误干扰。图67幅,表26个,参考文献73篇。