1.一種機車智能操縱優化計算方法，包括如下步驟：
步驟1：對機車智能操縱優化所需信息進行預處理；
輸入機車信息文件和線路信息文件,進行加算坡道計算和線路分段，得到線路分段結果；其中加算坡道是線路信息中的坡段、曲線、隧道三種線路對機車疊加所產生的坡度；線路分段是根據所在線路加算坡度的不同，對線路進行分類，并經過坡段合并處理之后得到具有坡段類型標識的分段數據；
步驟2：生成初始優化曲線；
首先以線路分段數據和司機駕駛數據為輸入，生成司機駕駛數據中不同分段下的子操作序列；隨后以不同分段下的子操作序列為輸入，利用序列模式挖掘技術得到每種坡段類型下的頻繁子操作序列，作為優化策略的基礎原型；根據坡段的坡度情況、前后坡段的類型、整體時刻表運行時間、坡段限速等條件通過知識學習和迭代進行優化策略設計；根據機車運行的狀態參數，匹配優化策略，即按照策略中的檔位指導機車行駛，從而生成機車按照優化策略運行后的檔位和速度曲線，即初始優化曲線；
步驟3：基于限速進行優化調整；
線路在每個坡段下都會有規定的坡段限速，同時司機在起車過程中會輸入對于該機車類型所能允許的最大限速，以線路限速信息及步驟2生成的優化曲線為輸入修改原始優化曲線的部分檔位使機車速度符合限速要求，得到限速優化調整后的優化曲線；
步驟4：基于時間偏差進行優化調整；
基于時間偏差進行優化調整，主要解決時刻表對機車運行時間上的約束條件，為保證中途達到每個車站的時間和最終到達目的車站的時間能夠盡量準點，需要對曲線進行調整，即基于時間偏差進行優化調整，以線路時刻表和步驟3中得到的優化曲線為輸入，對優化曲線中的部分檔位做修改調整，使機車運行符合時刻表的要求，得到時間偏差調整后的優化曲線。
步驟5：基于運行平穩安全檔位切換的要求，對優化曲線進行調整，生成最終優化策略；
機車在鐵路上運行除了限速和時間準點要求之外，還應當滿足運行平穩安全，需要后處理來對優化曲線進行調整，主要針對頻繁換擋以及滿足逐級切換檔位的要求；以步驟4中得到的優化曲線為輸入，對曲線中頻繁換擋或大幅度切換檔位進行修改調整，使曲線中的檔位符合運行平穩安全檔位切換的要求，得到處理后的優化曲線，生成符合多約束條件的最終優化策略。
2.如權利要求1所述的方法，其中步驟3進一步包括：遍歷所有的坡段限速，對于每個超出該限速的限速：判斷每個限速的起始位置limitstart和終止位置limitend所在的坡段類型，對于限速起始位置來說，根據所在坡段類型的情況，使原始曲線能夠減速到限速以下；對于限速終止位置來說，也根據所在的坡段類型的情況，讓原始曲線以限速為起始速度，反求追上速度曲線；針對限速內部的策略，根據限速所在的坡段類型的特點，通過合適的檔位策略保證機車運行過程中不超出坡段限速；當對所有的限速進行驗證并調整之后，得到的最終曲線為能夠滿足限速約束的優化曲線。
3.如權利要求1所述的方法，其中步驟4進一步包括：時間偏差調整地策略與坡段限速類似，遍歷時刻表中連續的當前車站stationcurrent和下一車站stationnext，由于時刻表中記錄了兩個車站的計劃運行時間，因此可以從優化曲線中找到當前車站stationcurrent和下一車站stationnext的位置，統計優化運行時間，若優化時間短于實際運行時間，則從當前車站stationcurrent位置遍歷該段曲線中的牽引檔位，將牽引檔位將為惰行檔位，使得機車速度降低，后通過高牽引檔位進行牽引追上原曲線；若優化時間長于實際運行時間，則從下一車站stationcurrent位置遍歷該段曲線中的制動檔位，將制動檔位提升1-2個檔位進行提速，后通過低檔位進行降速追上原曲線。
4.如權利要求1所述的方法，其中步驟4中基于時間偏差進行優化調整應滿足如下條件：不處理限速附近的檔位，以防止速度超出限速；在運行時間計算上，對于每個車站的到達時間應通過累計時間來判斷是否準點。
5.如權利要求1所述的方法，每個步驟中的策略都受到坡段類型、車重、前后段坡段類型、坡長等機車駕駛策略影響參數的影響，這些參數在不同條件下會匹配不同的策略，共同作為策略分類屬性來進行策略的分類，每個步驟的策略都可以構成策略樹，樹中的葉節點為最終根據分類屬性匹配到的優化策略；從第2步到第5步每個步驟中都維持對應的策略樹結構，其中第2步維持原始優化策略樹，第3步維持限速調整策略樹，第4步維持時間偏差策略樹，第5步維持平穩性策略樹。