高速列车具有安全、高效等优点,在我国铁路运输中发挥着越来越重要的作用,但其能源消耗巨大。因此,降低高速列车能耗对我国发展绿色交通运输方式具有重要意义。本文以高速列车为对象,研究其节能运行优化问题。采用遗传算法进行求解,并针对传统遗传算法求解质量不高和收敛速度慢的缺点,结合列车运行优化的特点,对传统遗传算法进行改进。首先,以列车牵引计算为基础建立高速列车运动学模型。在此基础上,以列车运行能耗最小为优化目标,考虑坡道、限速、电分相、准点、精确停车等条件建立高速列车节能优化模型。以列车的工况转换点为变量,将列车运行的安全、准点、精确停车等约束条件转化为惩罚函数,采用遗传算法进行求解。其次,对传统遗传算法进行改进。将电分相工况作为基因,并在其前后分别插入包含{全牵-恒速-惰行}的工况序列片段。结合列车运行的特点,引入基因显隐性的概念,并以基因的显隐性和工况转换点为基因设计新的染色体;根据基因显隐性改进交叉和变异算子。为加快种群收敛速度和提高解的质量,设计种群进化方向的引导机制。最后,以CRH380A型动车组和三条实际线路为仿真数据,对本文设计的算法进行仿真,验证了算法的有效性。同时,为验证算法的改进效果,将本文设计的算法与自适应遗传算法进行对比;结果表明,改进的遗传算法具有更好的节能效果和更快的收敛速度。