随着我国铁路交通的迅速发展,基于列车通信网络TCN(Train Communication Network)的网络控制系统代替了原有传统的微机集中式控制方式,在高速列车上得到了广泛应用。列车通信网络是现代列车的关键技术之一,是影响列车安全、可靠运行及其旅客舒适性非常重要的因素,而现代列车的正朝着自动化、舒适化、高速化的方向发展,这意味着列车上设备将会越来越来越多,功能也越来越复杂,相应地,在列车通信网络上的数据种类会变得多样化,数据量也会不断变大,从而使列车控制更为复杂化。因此,对于目前使用的列车通信网络进行分析优化,探讨新型列车通信网络及其保证列车网络控制系统可靠性等方面的研究逐渐受到很多研究者的关注。论文的主要研究内容和工作包含以下方面：1)优化列车通信网络的数据通信。研究分析了基于TCN协议的列车通信网络的周期数据和非周期数据的通信过程,对于周期数据,使用了带自适应变异的多目标粒子群算法实现对周期性扫描表的优化,采取的优化原则是均衡总体、异化个体,在保证周期数据传输时的总线利用率情况下尽量提高非周期数据传输的实时响应能力；对非周期数据,使用粒子群算法实现对总线主的事件仲裁进行优化,主要采用分配合理的设备地址和扩展非周期数据的优先级两种方式。由于粒子群算法是离线运行产生结果,然后再配置到列车通信网络上,所以不会对网络实时运行产生任何影响。2)研究基于交换式工业以太网的列车通信网络实现。采用了以太网的交换机模型研究MVB总线,说明了MVB总线在数据通信传输方面上存在效率低、并发差的不足。使用了一个环型拓扑结构的交换式以太网研究在不同网络结构和流量参数情况下的网络时延,并给出了网络时延上限,交换机队列调度采用加权公平队列算法,结果表明,工业以太网替代MVB网络具有可行性。针对基于交换式以太网的列车通信网络实现过程中设备在交换机上的连接分布问题,提出了一个免疫粒子群算法,目标是均衡各个交换机负载和减少重要实时数据流的通信时延。另外,对交换机队列调度算法作了优化研究,提出了基于优先级的加权公平队列算法。3)分析列车网络控制系统可靠性并对系统可靠性模型进行了进一步研究。列车网络控制系统主要采用冗余技术提高其可靠性,在可靠性方框图上,列车网络控制系统由一系列k-out-of-n系统串联而成,其中主设备冗余可等效为等负担k-out-of-n系统,因此,容易得出系统可靠性计算方法。由于k-out-of-n系统在现实世界中的广泛应用,本文对其作了进一步扩展,研究了具有多阶段任务的等负担k-out-of-n系统的可靠性及其任务调度优化。