伴随着城市规模的快速增长,作为城市发展最重要的交通工具,地铁交通的电能消耗与日俱增。列车节能运行速度曲线优化和再生制动能量的利用是城市地铁交通运营中两个重要的节能手段。列车节能运行速度曲线优化旨在降低列车运行过程中的牵引能耗;再生能量利用是通过技术手段将列车制动时产生的再生制动能量有效的利用起来。本文基于储能式再生制动能量利用方式,针对车载和置地储能式地铁列车,分别建立了单站间、多站间节能运行模型,并使用新型自适应变异策略免疫遗传算法进行求解得到最优节能速度曲线。通过实例仿真,验证了优化算法的快速性、收敛性,模型的实用性和最优节能速度曲线的节能性。具体工作如下:（1）针对免疫遗传算法（Immune Genetic Algorithm,IGA）的性能改进。本文将自适应策略引入到变异算子,提出了自适应变异策略免疫遗传算法（Adaptive mutation strategy Immune Genetic Algorithm,AMIGA）。AMIGA算法中,根据个体适应度值的不同,变异概率在种群平均适应度和最大适应度之间进行动态调整。对4个复杂度不一的典型测试函数进行寻优,并与IGA算法进行对比。测试结果表明,AMIGA算法比IGA算法具有更快的收敛速度和更强的寻优能力。（2）针对单站间地铁列车节能运行速度曲线优化的问题,设计了基于储能式再生制动能量利用方式下的列车节能运行优化方案。对于车载储能式地铁列车,建立了以净能耗最小为目标的多约束目标函数,并使用AMIGA算法进行迭代寻优,求解最优节能运行速度曲线,通过实例仿真,列车运行能耗相比实际运行能耗降低了10.08%;对于置地储能式地铁列车,通过对优化目标设置不同的权重系数,建立了以净能耗最小、时间误差最小、安装位置最近为优化目标的目标函数,并利用AMIGA算法进行迭代寻优,求解最优节能运行速度曲线,通过实例仿真,当储能装置安装位置相距站点位置60m、时间误差为1.52s时,列车运行能耗相比实际运行能耗降低了12.93%。（3）针对多站间地铁列车节能运行速度曲线优化的问题,设计了基于储能式再生制动能量利用方式下双向闭合线路运行的节能优化方案。在实际案例中,通过对车载储能设备质量和容量的优化配置,列车运行能耗相比未安装储能设备下降了13.61%;通过优化置地储能设备在线路上安装的位置,相比未安装置地储能设备,列车的运行能耗降低了21.53%。