随着我国经济的快速发展,能耗问题日益突出,由此引发的环境问题也愈加严重,面向"十三五",节能减排已经成为重要的发展理念。同时,我国城市轨道交通发展迅速,已经成为了城市的耗电大户,而列车牵引能耗又占到了城市轨道交通日常能耗的40%以上,所以,通过采取各种优化手段降低列车牵引能耗对于节能意义很大。列车在多站间运行时,总的能耗包括列车运行能耗和多车间再生制动能量的利用。多车不同的运行策略和时刻表不仅会影响列车在站间的运行能耗,还会影响多车间再生制动能量的利用,本文旨在通过优化运行策略和时刻表使多车总能耗最小。单车运行研究是多车运行研究的基础,单站间运行研究是多站间运行研究的基础。在建立了列车运行能耗的模型后,本文设计了基于遗传算法的单车运行策略的优化方法和基于粒子群算法的多车时刻表的优化方法:(1)首先在单车运行时间调整范围内,利用遗传算法循环优化得出不同运行时间下的运行策略和运行能耗,并拟合出运行时间和运行能耗的关系;(2)然后在考虑再生制动能量利用的情况下,利用粒子群算法对多车的时刻表进行优化,包括运行时间、停站时间和发车间隔,列车的运行策略可由遗传算法优化得到的运行时间对应得出。本文分上下行列车在同一站间的运行场景和前后列车在多站间的运行场景对所提方法进行了论述。本文在北京地铁7号线的实际线路数据基础上对所提优化方法进行了仿真验证。结果显示,在大郊亭站运行的上下行列车,优化后多车的节能率为14.46%;在化工站-九龙山前后运行的列车,优化后多车的节能率为16.24%。仿真均取得了良好的节能效果,证明了本文所提方法的可行性和有效性。