随着我国高铁技术的迅猛发展及城市化进程速度不断加快,“城市”的概念已经发生了根本性的变化,城市形态已从单一的中心城形式向着城市群、都市圈以及更大范围的区域经济体形式发展,城市间的交流和联系变的越来越频繁,城际铁路在区域经济一体化发展过程中变得越来越重要。行车组织作为城际铁路运营企业的核心工作,在降低企业运营成本、提升企业服务水平等方面起着非常重要的作用。行车组织优化的关键是确定合理的列车行车间隔,是一个多目标、多约束组合优化问题,传统数学规划或启发式方法很难彻底求解。随着智能计算的不断发展,智能算法被广泛应用于求解城市交通领域的行车优化问题。人工蜂群算法作为一种新型仿生智能优化算法,具有控制参数少、简单易控制、鲁棒性好等优势。因此,本文提出了一种基于人工蜂群算法城际铁路列车行车间隔优化策略。首先,介绍了我国城际铁路当前的发展现状、行车组织优化问题在公共交通领域及轨道交通领域中的研究现状;阐述了城际铁路的定义、客流特性、客流预测、城际铁路列车开行方案等内容;分析了影响城际铁路客流变化及列车开行方案的主要影响因素。其次,对人工蜂群算法的概念、原理、实现流程等进行了重点阐释;针对人工蜂群算法在收敛过程中的不足,从算法的搜索机制、性能参数、操作步骤、收敛性能、全局搜索性能及参数设置等方面深入分析,并对人工蜂群算法进行了相关改进。为了验证改进蜂群算法的全局搜索性能及搜索精度、效率,以标准测试函数进行仿真测试。仿真结果证明,改进后的人工蜂群算法具备一定的可行性。最后,针对城际铁路实际运营和客流出行情况,综合考虑了影响城际列车行车间隔优化的各项因素;以所有到站旅客平均候车时间最小、列车等待时间最大为目标,建立了基于SS-ABC算法的城际铁路列车间隔优化模型;以全日内列车发车总次数最少、所有到站旅客等候时间最短为目标,建立了基于SP-ABC算法的城际铁路行车组织优化模型。结合京津城际铁路历史客流基础数据,通过实验仿真,并与同条件下基于遗传算法、基于人工蜂群算法的城际列车行车间隔优化结果进行比较。仿真结果表明,本文提出的改进人工蜂群算法能够较好地解决城际列车行车组织优化问题。