近些年来我国对于城市轨道交通系统的建设非常重视,城轨交通已成为城市出行的主要方式之一。随着城市轨道交通的不断建设和大面积的投入运营,人们愈发感受到其准点快捷、安全舒适以及出行方便等诸多优点,而随之产生的巨大能量损耗成为了急需解决的重点问题。城市轨道交通运行能耗组成比较复杂,其中列车牵引过程能耗所占比重最大,因此降低列车牵引能耗成为减少城轨列车系统能耗的关键。城轨列车运行过程是严格按照已设定的时刻表来运行的,如何在满足列车准点运行的基础上求得更加高效的降低列车牵引能耗的运行速度曲线是研究的重点。因此,本文在满足列车准点运行的同时加入了列车运行能耗,构建了关于列车节能-准点的多目标优化模型,并且考虑了列车在不同控制策略下的影响。最后,在上述优化得到的速度曲线的基础上,对多列车之间再生制动能的利用进行了研究。具体研究内容如下:（1）首先对列车运行过程的受力进行详细的描述,分别建立了列车在单质点和多质点下的动力学模型,并对两种建模的方式进行了比较。同时,对本文采用的粒子群优化算法的原理和优化步骤进行了介绍,并对惯性权重和影响因子的计算进行了改进。（2）为了求解地铁列车的多目标优化模型,得到满足列车节能-准点的最佳运行方案,本文分别采用了传统粒子群算法和基于自适应网格的多目标粒子群算法对地铁列车的多目标优化问题进行求解,并设置三种常用的列车驾驶策略。选取了一段站间线路进行模拟仿真,以比较两种算法的优越性,同时分别对三种控制策略下列车的最佳速度方案进行了比较。结果显示,基于自适应网格的多目标粒子群算法在解的多样性,稳定性以及优化效果上具有明显优势,同时发现在“牵引-惰行-牵引-惰行-制动”控制策略下优化得到的运行方案的节能准点的效果最佳,并且搭建了关于地铁列车在固定站间优化的仿真界面。（3）以上述“牵引-惰行-牵引-惰行-制动”控制策略下得到的最佳运行方案为基础,通过分析列车再生制动能产生和利用的原理,得到了同一供电区内前后列车牵引-制动重叠时间与再生制动能量利用率的关系。通过优化列车的发车间隔和停站时间,建立了重叠时间最大化模型,并通过粒子群算法进行优化。针对以上提出的方案,选用北京地铁运行线路进行仿真验证。仿真结果表明,优化后列车的重叠时间与未优化时相比提高了4.6s,再生制动能量的利用率则提高了8.8%。