一直以来，铁路运输在我国的交通运输中发挥着举足轻重的作用。由于铁路运输能源消耗巨大，国内外的学者针对列车节能问题进行了广泛深入的研究。而随着运输压力的不断增大，除了尽可能降低列车能耗外，对于准时性，停靠精确性以及舒适度等运行指标的要求也不断提高。这使得列车运行过程变成了一个多目标优化问题，目标是求得一组控制策略，让各个目标都能尽可能的达到一个最佳值。鉴于此，本文进行了以下研究工作：以列车牵引计算理论为基础，构建了列车动力学模型，结合多目标优化理论和方法，建立了列车运行过程的多目标模型。求解模型，得到列车最优控制的必要条件以及列车运行过程中存在的四种相位，并讨论了列车最优控制策略的存在性。列车在平直道、坡道以及弯道等局部线路的控制策略均有不同，而同类局部线路上列车控制策略类似。基于这种思想，研究了列车在各局部线路上的走行情况，结合实际情况，分别求得了列车在平直道、坡道以及弯道线路上的局部控制策略，确定了相位转换点位置。通过将各局部控制策略有机结合，得到全局运行控制策略。通过编码设计，将包含相位转换点位置信息的列车控制序列映射为染色体，使用多目标改进遗传算法优化行车策略。为提高算法性能，在种群赋值过程中加入了基于帐篷映射的混沌优化方法，有效提高了算法的收敛性以及种群多样性。设计了优化算法中的选择算子、变异算子、保优算子等，并进一步设计了列车运行过程仿真计算模块以及适应度函数，实现了对列车控制策略优化的多目标改进遗传算法。通过实例仿真表明，优化后的行车策略在舒适度指标、准时指标以及停靠精确指标达到满意程度的情况下，能耗指标明显下降，可对列车高效运行提供参考。最后，实现了列车运行过程控制仿真优化系统，该系统能够完成各项数据的输入，控制策略的生成及优化，结果的输出。该系统采用易于操作的人机交互模式，用于列车运行控制策略的优化与列车运行过程的仿真。