城市轨道列车以其高效节能的特点成为大中型城市公共交通的重要组成部分，因此城市轨道列车的速度控制优化成为公共交通控制领域的研究热点之一。在以往的城市轨道列车速度优化中，一般是以时间和安全作为约束形式的能耗优化，未将舒适性、精准停车考虑在内，对安全性和准时性考虑也不够完善。　　针对以上问题，本文首先分析了列车运行的动力学原理，然后采用惩罚机制对节能性、安全性、舒适性、准时性、精准停车五个指标进行改进，并建立城市轨道列车速度控制多目标优化模型——SC5OP模型。本文设计了两种求解SC5OP模型的算法，一种是采用实数编码、分散交叉、位变异、带精英保留选择策略的基于APH-Entropy确权的间接遗传算法；另一种是在间接遗传算法的基础上增加非支配排序和共享函数后形成的基于排序选择-共享函数的直接遗传算法。　　最后，使用MATLAB进行仿真实验，通过实验得出在求解轨道交通速度控制多目标优化问题时，基于APH-Entropy确权的间接遗传算法收敛速度较快，但随着路况条件的复杂化，优化结果不理想；基于排序选择-共享函数的直接遗传算法的稳定性更好，更适用于多变的路况条件。