随着我国高速铁路快速发展,对列车运行过程的准点、节能和舒适等各项指标的要求也随之提高。高速铁路司机驾驶水平依赖操作经验,制约着运营服务水平的进一步提升。高速铁路列车自动驾驶（Automatic Train Operation,ATO）系统可基于精确计算得出的操纵策略控制列车运行,代替司机驾驶列车,代表列控系统的发展方向,对高速列车ATO操纵策略的研究具有重要的现实意义。同时,随着发车间隔的缩短,需要根据前行列车位置对追踪列车ATO操纵策略进行调整,使前后车始终保持合理间距。因此,在优化单列车ATO操纵策略的基础上,还应进一步研究追踪运行场景下,追踪列车ATO操纵策略的动态调整方法。论文主要研究内容包括:（1）高速列车运行过程建模。分析列车受力情况,建立高速列车多质点运动学模型。基于CRH3C型动车组实际牵引/制动级位,划分列车运行工况,考虑实际驾驶过程中,牵引/制动级位之间需逐级切换的特点,建立工况转换规则,并使用工况转换点描述列车运行过程中的一次级位切换过程。在建模列车运行过程时,考虑列车强制惰行通过分相区对速度的影响。将列车站间运行过程划分为3个阶段,各阶段操纵策略用一组变量表示,进而将完整运行过程的ATO操纵策略表示为一个操纵序列。（2）单列车ATO操纵策略优化。针对单列车站间运行过程ATO操纵策略优化问题,分析ATO系统工作原理。基于实际运营需求,确定ATO操纵策略的准点性、节能性和舒适度优化目标,建立ATO操纵策略的多目标优化模型。采用MOPSO-CR（Multi-objective Particle Swarm Optimization-Comprehensive Ranking）算法和改进NSGA-II（Nondominated Sorting Genetic Algorithm II）算法进行求解,详细分析优化流程。针对优化结果中最优解选择问题,基于模糊隶属度函数,设计最优操纵策略筛选方法。基于京沈高铁黑山北至阜新站线路数据,分别采用MOPSO-CR算法和改进NSGA-II算法求解ATO操纵策略,并与基本NSGA-II算法的优化结果作对比。实验结果表明,无论线路是否存在临时限速,本文所选算法的优化结果均优于基本NSGA-II算法,MOPSO-CR算法优化效果最理想。（3）追踪运行ATO操纵策略优化。针对移动闭塞条件下,前后列车追踪间距短,追踪列车运行状态受前行列车影响的特点,研究追踪列车ATO操纵策略动态优化问题。结合移动闭塞特点,根据追踪列车实时运行速度,计算最小追踪间距和追踪间距标准。在单列车ATO操纵策略多目标优化问题的基础上,基于最小追踪间距设计追踪运行安全性约束,基于追踪间距标准设计追踪间距优化目标,构建追踪列车ATO操纵策略的动态多目标优化模型。设计追踪间距偏差率和追踪间距保持度指标,评价追踪间距保持状态。采用基于预测的动态MOPSO-CR算法,动态优化并调整追踪列车ATO操纵策略,详细分析优化流程。基于京沈高铁沈阳西至黑山北站线路数据进行仿真优化。实验结果表明,采用动态优化方法对追踪列车ATO操纵策略进行调整后,可以控制前后列车保持较为理想的追踪间距,追踪列车运行过程的准点性、节能性和舒适度不易受到前行列车运行状态的严重影响。