【摘要】围绕城市轨道交通列车自动驾驶（ATO）系统节能运行方面的需求，针对传统控制策略依赖经验曲线且优化能力不足的问题，本文提出基于改进粒子群算法的 ATO 节能控制优化理论框架，系统分析城市轨道交通列车运行能耗的形成机理，构建节能控制目标体系与多约束决策模型，重点阐述自适应权重机制与多样性保持策略对算法全局搜索能力的提升作用。研究结果显示，改进粒子群算法在理论层面具备更强的稳定性与适应性，可为城市轨道交通 ATO 节能控制提供可靠的技术支撑。