铁路货运凭借其成本低廉、运量大、安全可靠的优势,成为现代各国铁路运输的主要发展方向之一,未来的货运铁路系统尤其是货运列车将面向自动化和智能化发展。货运列车运行曲线优化作为列车智能装备辅助驾驶和自动驾驶系统的关键技术,旨在优化列车运行的速度曲线和操纵方案,能够有效提高铁路运营服务质量,包括保障运输安全性、提高驾驶平稳性、减少能耗和提升准点性。因此,本文着重研究考虑上述四个目标的货运列车运行曲线优化,生成行车指导曲线和优化算法,对货运铁路高效能、可持续发展具有重大意义。首先,在现有列车牵引计算和列车模型的理论基础上,对列车系统的受力分析、累计能耗、运行约束进行凝练和拓展,以列车运行能耗、目标速度跟踪性和控制力变化量为目标建立评价函数,约束条件中综合考虑了外部环境约束和自身车辆特性,建立了货运列车单区间多目标优化操纵连续模型。通过离散化和线性近似等手段,将优化问题转化为带稀疏矩阵的二次规划问题进行求解,并设计基于目标速度的权重选择算法以满足单区间时间约束。针对求解过程中恒速工况速度偏离目标速度现象进行理论推导,获得修正后的期望速度,从而消除了速度的恒定偏差。然后,针对时间为速度的高阶非线性函数的特征,开展基于混合整数二次规划的多目标优化模型重构,解决二次规划无法处理货运列车多区间运行时分约束问题。以通通时分约束为目标建立列车多区间优化操纵模型,借助分段仿射函数和命题逻辑进行线性近似,引入逻辑变量和辅助连续变量使优化问题重述为混合逻辑动态模型,并转化为混合整数二次规划问题进行求解。为拓展线性近似方法对任意非线性模型的适用性,推导了任意段分段仿射函数线性化表达过程。最后,基于朔黄铁路线路条件和实际车辆数据进行基于二次规划以及混合整数二次规划两种方法的仿真验证,开展案例分析。对模型中非线性部分线性化后的误差进行分析,较小的差异证明了模型参数的适用性。开展列车单区间与多区间操纵优化,从全局优化曲线、局部细节分析其与对比数据在速度波动、操纵策略等方面的差异性。在运行时间相同的条件下,两种方法获得的优化曲线比实车数据运行能耗降低了20%以上,平稳性指标也更优。同时,混合整数二次规划能够同步优化列车操纵和运行时刻表,进一步减少了列车运行能耗。