针对高速铁路成网条件下的客运枢纽高铁列车接续优化问题，分析了枢纽内的旅客换乘过程，提出了中长途客流的换乘满意度概念；以平均换乘满意度和枢纽车站列车到发均衡性为优化目标，以大站合理发车时间、合理终到时间、车站作业间隔时间、旅客换乘时间、车站到发线能力等为约束条件，建立了基于换乘协同的大型客运枢纽高速列车接续优化模型。设计了改进染色体编码方式和选择策略的遗传算法对算例进行了求解。改进后的遗传算法同基本遗传算法、基本模拟退火算法相比，目标函数中所求的平均换乘满意度分别增加了5.10%、2.93%，枢纽车站列车到发均衡性分别提高了0.27%、2.31%，算例结果验证了改进遗传算法的有效性和稳定性，表明所提方法可以有效地提高大型枢纽高铁列车的接续质量。

针对提高铁路乘务交路计划编制质量和效率的问题，将乘务交路计划编制问题抽象为单基地、均衡行驶路程的多旅行商问题（MTSP），引入均衡因子，建立了以乘务交路用时少和子乘务交路间任务均衡为目标的数学模型。针对该模型提出了一种双重策略蚁群优化算法，该算法首先构建满足时空约束的解空间，分别对乘务区段节点和接续路径设置信息素浓度，然后采用双重策略状态的转移概率，使蚂蚁遍历所有乘务区段，最终找到符合乘务约束规则的子乘务交路。最后运用广深线城际铁路数据对设计的模型及算法进行检验，经与遗传算法的实验结果对比分析表明：在相同的模型条件下，运用双重策略蚁群优化算法编制的乘务交路计划乘务交路个数减少了约21.74%、乘务交路总时长降低了约5.76%、交路超劳率为0。运用所设计的模型和算法编制乘务交路计划能够减少乘务计划交路时长，均衡工作量，避免产生超劳交路。