入随着城市化进程的不断推进,我国的城市轨道交通进入了快速发展阶段,地铁列车保有量不断增大,在提高市民出行效率的同时,也给城市能源供应带来了巨大压力。实际运营中的地铁线路受到城市规划的限制,呈现出复杂多变的态势,所以在复杂线路条件下,以保障出行便利为前提,研究城市轨道交通列车的节能优化策略可有效缓解城市的供能压力。针对目前地铁列车节能优化研究存在的上述现实问题,首先分析单列车各阶段运行状态,建立基于复杂线路条件下的单列车运行节能优化模型。在单列车模型中,待优化参数为列车运行速度、加速度及运行时间,采用改进的人工蜂群算法（Improved Artificial Bee Colony algorithm,IABC）对模型求解,可得列车最佳匀速速度与运行工况转换点,获得单列车运行的最佳方案,输出控制列车运行的最优节能运行曲线。然后,基于单列车优化原理对多列车运行状态进行深入优化,先对同一供电区间多列车中的各列车运行工况及时间进行优化调整,再结合多列车运行时刻表进行时间优化,建立基于再生制动能量的多列车能耗模型。该模型采用改进的遗传算法（Improved Genetic Algorithm,IGA）进行求解,可获得多列车在同一供电区间内运行的最佳节能方案。最后,根据已建立的模型和优化算法开发了地铁列车节能优化控制仿真系统,通过可视化界面操作,实现多条件约束下的多参数优化,从而为复杂线路条件下城市轨道交通列车节能优化提供技术支撑。