En vista de la reducción del consumo de energía en la operación de trenes manteniendo el nivel de servicio de pasajeros para crear sistemas de tránsito ferroviario urbano sostenibles, abordamos un problema de programación de horarios de trenes no paralelos considerando la utilización de energía de frenado regenerativo y la operación no paralela de múltiples trenes en una línea de metro a través de un modelo de optimización de horarios multiobjetivo (MOT) recién propuesto y un algoritmo evolutivo basado en NSGA-II. Los objetivos de optimización del modelo MOT son encontrar horarios satisfactorios que ahorren energía en la frontera de Pareto minimizando el tiempo total de viaje de los pasajeros y minimizando el consumo neto de energía de los trenes. Se construye un algoritmo evolutivo multiobjetivo mejorado basado en NSGA-II para generar los tiempos óptimos de llegada y salida en cada estación para cada tren que opera en modo no paralelo. Este estudio prueba la viabilidad del método de optimización propuesto a través de un caso empírico utilizando los datos recopilados de la Línea Yizhuang de los sistemas de metro de Beijing en China. Los resultados de la simulación muestran que el método de optimización propuesto satisface tanto la utilización de energía como los niveles de servicio de pasajeros a lo largo de una frontera de Pareto. El MOT mejora la efectividad general de la utilización de energía de frenado regenerativo en un 29.88% en comparación con el horario original; reduce el consumo neto de energía en la operación en un 44.86% en relación con el horario orientado al viaje (TOT); y reduce el tiempo total de viaje de los pasajeros en un 27.18% en comparación con el horario orientado a la energía (EOT).