近年来,我国高速铁路发展迅速,逐渐形成了以“四纵四横”为基础,“八纵八横”为目标的高速铁路路网。根据我国2016年编制的《中长期铁路网规划》,预计到2025年,高速铁路路网规模将达到3.8万公里左右。面对如此规模的高速铁路路网,高速铁路列车的运行组织在战略层,战术层和运营层都面临着前所未有的挑战。我国高速铁路运营情况复杂,不同速度等级的跨线列车与本线列车混合运行,但现有研究大都忽略了跨线列车对能力计算和能力优化的影响,不符合我国高速铁路实际运营情况。因此,考虑到我国在计算高速铁路通过能力时大多沿用既有线或采用国外能力计算方法,提出了两种更符合我国实际情况的高速铁路通过能力计算方法,为之后的列车运行组织奠定基础。其次,为了缓解日益紧张的高速铁路能力,满足我国高速铁路列车运行组织在战略层及战术层方面的需求,提出了基于静态客流和基于时变客流的列车停站方案和运行图一体化编制方法,以得到运行图铺画与停站方案制定的最佳配合方式,从而提高能力利用率,在有限的时空资源内开行更多列车。本文主要工作如下:（1）在分析现有高速铁路通过能力计算方法的基础上,提出一种新的通过能力计算方法。将车站虚拟为一个区间,从而将计算车站通过能力转化为计算虚拟区间通过能力,实现高速铁路通过能力研究的车站区间一体化。在车站虚拟化的基础上,计算不同列车组的最小列车间隔时间,采用平均最小列车间隔法计算虚拟区间通过能力。通过比较各大型客运站所对应虚拟区间的通过能力,选其中最小者为该区段的通过能力。新方法可以更方便地处理跨线列车和车站各项作业对平均最小列车间隔时间的影响,也可以使运行图结构更加简单,从而简化计算过程。为了验证该方法的可行性,以京沪高速铁路徐州东站为背景进行案例分析。（2）研究了高速铁路运行图优化问题,在铺画饱和运行图的同时计算高速铁路通过能力。构建了以最大化列车开行数量为目标函数的整数规划模型,该优化模型考虑不同速度等级列车及跨线列车对运行图铺画的影响,并将由站场布局及列车疏解方式决定的各方向列车在跨线站的冲突用车站最小列车间隔时间表示。使用交替方向乘子法（ADMM）求解模型,将复杂的列车组合优化问题分解为寻找单个列车的最短路问题。最后以太原—德州及郑州—北京高速铁路为例,验证模型和算法的可行性,分析了不同比例跨线列车以及高铁站站场布局对运行图铺画的影响,且将计算结果与第二章提出的计算方法进行了对比,结果表明两种方法计算的能力是一致的。（3）研究了基于高速铁路静态客流的列车停站方案和运行图一体化编制问题,基于高速铁路物理网引入时间维度构建了高速铁路时空网,且将跨线列车列入研究对象,列车的停站作业和跨线作业分别用带有时间权重的停站弧和跨线弧来表示。在现有列车开行方案的基础上,考虑列车最小间隔时间与车站最小服务频次等约束,建立了整数规划模型,通过优化生成一条高速铁路本线和跨线列车的运行图和部分列车的停站方案来实现高速铁路的能力利用优化,旨在最大化列车开行数和最小化列车总运行时间。为了提高求解效率,设计了交替方向乘子法（ADMM）求解模型,且以京沪高铁为背景进行了案例分析,验证了提出方法的可行性与高效性。（4）研究了基于高速铁路时变客流的列车停站方案和运行图一体化编制问题以实现能力的优化利用。建立了高速铁路列车运行时空网与乘客分配时空网,发现列车的运行图与停站方案一体化编制问题以及乘客的客流分配问题为多商品流问题,列车作为商品占用高速铁路路网的时空资源,乘客作为商品占用高速铁路列车的运载能力资源。在编制列车运行图和制定列车停站方案时,考虑跨线列车的影响,将不同方向列车在跨线站的冲突用列车最小间隔时间表示,提升优化结果的实际性。建立整数规划模型,目标函数为最大化列车的载客量。为了提高求解效率,使用基于拉格朗日松弛和交替方向乘子法（ADMM）的分解算法对模型进行求解,且分别以9个车站的小路网和以太原—德州及郑州—北京高速铁路十字形路网为例,验证模型和算法的可行性。