铁路运输在我国现代化建设中有着举足轻重的战略意义,是我国人民最为普遍广泛的长距离出行选择,也是传统运输行业中相对经济和安全的方式。与此同时铁路行业高速地建设发展带来的能耗也是难以估量的,因此在这样的背景下,研究列车节能运行问题拥有十分重要的意义。本文以高速列车的能耗为着手点,针对适应度较广的两种智能算法,结合列车运行特点,分别对算法进行改进,主要包括下面几点。首先,对运行中列车进行受力分析,推导了列车牵引计算公式,建立了高速列车单质点运动学模型,总结了不同模式下中列车的受力和距离、速度等变量的计算方法,得到了能耗计算模型,以能耗最小为目标函数,将列车运行时速度距离等其他约束条件转换为惩罚函数,采用算法求解。其次,对遗传算法和粒子群算法提出了改进。针对遗传算法,改进了算法中的概率公式,提出了三代寻优函数这种寻优引导机制,提高了算法求解的效率。同时引入逆转算子,加大了算法的解空间。而在粒子群算法的基础上,为解决粒子群的固有缺陷,提出改进的模拟退火-粒子群算法,对粒子个体历史最优位置的更新方法进行改进,同时改进了粒子群算法的两个可调参数,改善了求解精度。最后,通过MATLAB对实际CRH3的列车参数及合福高铁和郑阜高铁上线路进行仿真以验证本文提出算法的有效性,选取了实际运行中存在坡段和隧道的复杂线路,对列车运行控制进行了仿真,证明列车在不同条件下均能满足约束条件,同时收敛速度较快,并实现了良好的节能效果。