城市轨道交通能耗问题日益严重,尤其以其列车牵引耗能最为突出。如今,城市轨道交通列车大都追踪计算的目标速度曲线运行,因此,研究节能目标速度曲线指导列车运行成为了降低列车牵引能耗最为有效的途径之一。但城市轨道交通站间距离短、列车加减速频繁的特点决定了节能目标速度曲线的计算必须具有一定的实时性。因此,本文旨在研究并探索快速而有效的列车节能优化实时算法。本文利用离散组合优化模型,以蚁群优化中最大最小蚂蚁系统(MAX-MIN Ant System, MMAS)算法为核心算法,提出采用两阶段优化设计了列车节能优化方法,以寻找最优节能目标速度曲线。第一阶段优化采用低密度离散化方式,全面搜索可行的节能目标速度曲线,为第二阶段优化提供优化指导。而第二阶段优化则采用高密度离散化方式,充分利用第一阶段优化结果信息,快速优化出最优结果,实现优化算法的快速性。此外,算法还参考一定的列车司机驾驶经验进行设计,使得算法更具有效性。本文利用MATLAB软件实现了MMAS列车节能优化算法,并进行了仿真和验证。结果表明：列车追踪优化的目标速度曲线运行,能耗较低,具有较好的节能效果,同时第二阶段优化速度较快,具有一定的实时性。此外,本文还选取了北京地铁亦庄线荣京东街至万源街线路数据进行优化仿真,通过对比列车测试运行情况,优化结果较好。因此,本文算法的优化结果对实际线路列车运行具有重大的参考价值。