高速铁路作为中国铁路在新时代的“名片”,随着运营业里程逐年增加,高速铁路作为主要的交通工具其影响力逐渐增强。为进一步增强其运输市场竞争力,本文利用人工智能技术,以预测得到的高铁短期客流量作为数据基础,考虑票价的调整对客流量变化的影响作用,将其融入开行方案的优化中。且高速铁路列车开行方案作为铁路运输组织工作的核心,直接影响着铁路运输生产效率和旅客对于运输服务的满意程度。本文建立以铁路运输部门收益最大化为目标的数学模型,协同优化各区段票价率、各趟列车的开行数量及停站设置,满足了旅客出行需求,更提高了铁路运输部门的运营收入。本文研究的核心内容如下:（1）参考有关高铁短期客流预测、列车开行方案以及客运定价的文献并进行综述,对高速铁路列车开行方案和动态定价的相关理论进行总结。通过研究高速铁路开行方案的内容、对影响因素进行详细分析,确定了用Log-Linear价格反应函数来描述票价与客流量之间的关系。（2）针对高铁短期客流具有非线性、非平稳的特点,本文提出了二次分解组合预测模型,并最终预测出线路中的各OD客流量,为后续开行方案制定中的“按流开车”提供了重要的客流量数据参考。（3）为实现高速铁路客票定价和列车开行方案的协同优化,本文通过Log-Linear价格反应函数作为纽带,建立以铁路运输部门收益最大化为目标,价格反应函数、票价浮动限制、坐席利用率、运输能力、停站设置要求等为约束条件的数学优化模型。最后根据模型的特点,设计了改进的遗传算法,并对相关流程做了详细介绍。（4）以相关线路为算例,对本文设计的数学优化模型及改进的遗传算法进行分析,验证了模型算法的有效性,结果表明了协同优化的方案相较原始方案在很好地满足旅客出行需求的同时,更增加了铁路运输部门的收益。