随着我国“八纵八横”高铁网络逐渐建成,旅客出行需求增加,本线与跨线列车混合开行的模式成为我国高速铁路网上普遍实行的列车开行模式。另一方面,随着我国综合交通运输体系得到全面发展,高铁与其他运输方式间的市场竞争日趋激烈,这对我国高速铁路的运营管理提出了新要求、新挑战。与此同时,机器学习、启发式算法等技术在近年来迅速兴起,为上述问题的解决提供了新的思路。在此背景下,本文提出了一种考虑本跨线列车混合开行模式的高铁列车开行方案优化方法。论文的主要内容如下:论文首先介绍了列车开行方案的概念及其组成要素,分析了本跨线列车开行模式的特点,从理论方法及实践层面分别整理了高铁列车开行方案的编制流程,并分析了它们的适用情况,之后以现行高铁列车开行方案数据为依托,详细分析了现行高铁本跨线列车开行基本情况及重点线路的列车开行情况。在此基础上,建立了高铁列车开行方案优化模型,并参考高铁列车开行方案编制实践,构建了相应的求解框架。其次,论文分析了高铁列车开行方案的评估指标及影响因素,通过特征工程,构建了可能与列车客座率相关的特征集合,并围绕高铁列车开行方案的评估,建立了基于多种机器学习算法（SVR、KNN、RFR、DTR）及其组合算法的预测模型,并利用京沪高铁本线列车开行方案数据进行了实证研究,验证了模型的适用性,并对其性能进行了对比分析。最后,论文将考虑本跨线列车混合开行模式的高铁列车开行方案优化问题转化成相对独立又相互影响的多个列车群的开行方案优化问题,并建立了基于多种群遗传算法的求解方法,根据领域知识对遗传算子做了改进的设计,并以京沪高铁与胶济客专构成的简单路网为实例,对模型应用效果进行了验证。图42幅,表17个,参考文献73篇。