为解决高速铁路接触网系统维修活动中可靠性与维修成本之间的矛盾,提出了一种能同时兼顾可靠性与维修成本指标的多目标优化模型,并采用改进的第二代非支配排序遗传算法(Non-dominated sorting genetic algorithm 2, NSGA2)算法对其进行优化,优化结果为一组Pareto解。该方法首先针对导致接触网失效的主要装置进行多状态的失效模式分析,接着对整个接触网系统进行可靠性及失效模式分析,并在此基础上考虑了现有的接触网预防维修方式对系统可靠性的改善程度,建立了系统可靠性与维修成本之间关系的数学模型。其次,提出了一种改进的NSGA2算法(INSGA2),该算法通过改进选择算子增加种群多样性,并通过引入局部搜索策略保证种群分布更加均匀。将改进前后的算法在(Zero-ductility transition, ZDT)系列函数上进行对比测试,表明INSGA2算法的优化结果中种群多样性更好,解得分布更加均匀。最后,在不同维修周期下针对系统可靠性、维修成本这对工程目标采用改进后的算法进行多目标优化。该结果能使决策者通过权衡系统可靠性与维修成本这对工程目标之间的关系,在优化结果中选取合理的解作为维修方案,该维修方案在保证系统可靠性尽可能高的同时,使维修成本降至最低。