高速铁路旅客列车开行方案的制定是高速铁路运输组织的重要环节,是决定高速铁路列车运营质量的关键因素。制定合理的高速铁路列车开行方案有利于提高旅客运输的服务质量,提升高速铁路在客运市场的竞争力。本文从以下几个方面进行研究。对高速列车开行方案进行分析,从列车种类、开行数量、编组方式、停靠方案等四个方面介绍了列车开行方案的主要内容。分析总结了高速列车开行方案的影响因素,通过对客流动态需求影响的分析,提炼了列车开行方案制定的基本原则和制定流程。由于旅客出行的动态需求很大程度上体现了日期的属性,具有较强的时序依赖关系。因此,本文建立基于LSTM(Long-Short Term Memory)深度神经网络的高速铁路客流量预测模型。通过对比实验证明了 LSTM可以很好地预测出旅客出行动态的变化,具有较高的精度,为列车开行方案的优化制定奠定基础。针对列车开行方案中列车运行图制定的问题,首先提出了一种基于旅客购票过程心理变化的客流分配模型。其次,为实现列车开行数量、列车种类、编组数量和停靠方案的组合优化,根据决策变量性质的不同,本文提出了一种将列车开行种类、编组数量及停靠方案作为主要决策变量,列车开行数量作为辅助决策变量的思路,其中辅助决策变量通过邻域搜索的方式确定。建立了以铁路部门的经济收益最大化和旅客出行广义成本最小而反应的市场效应最大化的多目标优化模型。为了获得更好的优化效果,本文提出了一种改进的多目标差分进化算法MA-MODE(Multi-population Adaptive Multi-Objective Differential Evolution),针对种群中个体进化程度的不同,设计了一种自适应的参数控制策略,并使差分进化算法能够应用于0-1变量的优化。同时设计了一种求解多目标问题的选择操作方式。通过测试函数和以高速铁路列车开行方案优化为背景的实例验证了算法寻优的高效性。值得一提的是,本文还设计了一种根据OD(Origin-Destination)客流、站点权重以及两种类型的高速列车自身的特性制定初始开行方案的启发式算法,获得更优的初始解,从而进一步提高计算效率和寻优能力。