随着高速铁路的不断建设和投入运营,人们对旅行时间时效性的要求不断得到满足,与此同时,对旅行时间的可靠性要求变得越来越突出,做好列车运行调整工作,对提高旅客列车正点率,具有重要作用。既有列车运行调整优化模型大多假设列车间的冲突是确定型的,并据此生成冲突疏解方案。然而,由于现实世界中外界扰动信息具有不确定性,列车间的冲突也呈现不确定性,使得既有列车运行调整优化模型的效果呈现一定局限性。本文以高速铁路为背景,考虑列车间冲突的不确定性,建立了列车运行调整优化模型,并设计了基于拉格朗日松弛的求解算法,通过实验验证了上述模型和算法。具体研究可以概括为以下5个部分：(1) 分析了国内外研究成果,总结了该领域的研究现状和发展趋势,明确了建立考虑冲突不确定性的列车运行调整优化模型的理论意义和应用价值。(2) 对考虑列车间冲突不确定性的列车运行调整问题进行了分析,描述了冲突不确定性的含义、影响因素、列车间冲突不确定性的表现方式、考虑冲突不确定性的列车运行调整问题的特征和难点、以及疏解列车间冲突的基本措施。(3) 基于列车间晚点相关性分析,拟合列车运行状态分布曲线,建立列车运行状态的预测模型,并根据列车间晚点的相关系数建立列车间冲突不确定性的预测模型。(4) 基于网络流理论与积聚变量理论对路网基础设施进行描述,建立考虑冲突不确定性的列车运行调整优化模型(P1)和考虑冲突不确定性和动态性的列车运行调整优化模型(P2)。(5) 鉴于商业优化软件对模型求解的局限性,本文设计了基于拉格朗日松弛的启发式求解算法。以京沪高铁北京至德州段实绩数据为背景,主要进行了以下实验：①对比分析冲突确定型的列车运行调整优化模型和考虑冲突不确定性的列车运行调整优化模型实验结果；②对比分析不同场景设置下考虑冲突不确定性的列车运行调整优化模型实验结果；③对比分析考虑冲突不确定性的列车运行调整优化模型(P1)和考虑冲突不确定性和动态性的列车运行调整优化模型(P2)实验结果。论文通过以上实验,验证了所提出模型的可行性,设计启发式算法得到质量较高的可行解。通过实验发现：①由于以实际路网信息和历史数据作为列车运行调整的参考依据对列车未来运行状态进行预测,考虑冲突不确定性的列车运行调整优化模型(P1)实验结果优于冲突确定型的列车运行调整优化模型(P3)；②在验证不同场景设置下对考虑冲突不确定性的列车运行调整优化模型实验结果的影响时发现,随着预测时划分的场景数的增加,目标函数上界和下界的结果越小,生成的列车运行调整方案质量越高；③在验证考虑冲突不确定性和动态性的列车运行调整优化模型(P2)的实验结果时发现,随着预测时间的不断推进,列车的位置距离终点不断接近,试验得到的目标函数上界和下界均成递减趋势,生成的列车运行调整方案质量不断提高。