在高速铁路的生产运营中,列车运行是一个复杂而又重要的环节,要利用多种铁路设备,与相关部门、工种、作业之间相互协调配合以保障行车安全和提高运输效率。列车运行图是铁路行车组织的基础,更是一项技术性的铁路运输综合作业计划。列车运行图的编制需要考虑多方面要素。正常情况下,列车是严格按图行车的,调度员监督列车运行状态,然而在实际的列车运行中,不可避免地会受到一些因素的影响,造成运行图紊乱。列车运行调整就是指当列车实际的运行状态偏离了基本图时,通过有效地调整列车运行线,合理地确定列车运行时刻,尽快使列车恢复或接近基本图运行。列车运行调整是铁路列车调度指挥工作的重要内容,是提高铁路运输效率和改善运输服务质量的保障。以高速度、高密度、高正点率为特点的高速铁路系统,对传统的列车运行调整提出了新的挑战。本文针对列车运行调整这一实时、多约束条件、多目标大规模组合优化问题,结合高速铁路列车运行的特点,主要从以下几个方面对高速铁路列车运行调整问题进行研究：首先,阐述列车运行调整的研究背景与意义及国内外的研究现状。详细分析了高速铁路列车运行调整问题,包括高速铁路列车运行调整的原因及特性、高速铁路列车调整原则与方法及列车运行调整计划实现的过程。再次,介绍遗传算法与人工免疫算法,提出一种将人工免疫算法与遗传算法相结合的免疫遗传算法,并建立高速铁路列车运行调整的模型。采用免疫遗传算法对此模型进行求解。最后,以津秦高铁为背景构造了实例,并在matlab2012a仿真环境下编制高速铁路列车运行调整的免疫遗传算法,对实例进行了求解,并对仿真结果进行分析,验证了模型和算法的可行性。结果表明,免疫遗传算法的引入能够降低高速铁路列车运行调整模型求解过程的盲目性,指导个体向更优的方向发展,能够避免一般进化算法可能遇到的退化现象,更有利于提升算法的效率,加快收敛,同时保持多样性,提高全局搜索能力,避免陷入局部最优,造成早熟收敛。该算法能够为高速铁路列车运行调整的优化提供了一种新方法。