Para mejorar la eficiencia operativa de los trenes de alta velocidad (TAV), la comunicación de tren a tren (T2T) ha recibido considerable atención. Este documento presenta un modelo de comunicación cooperativa T2T que permite el intercambio directo de información entre TAV, mejorando la eficiencia de comunicación y el rendimiento del sistema. El modelo incorpora una mezcla de nodos dinámicos y estáticos, y dentro de este marco, hemos desarrollado un novedoso Algoritmo Jerárquico Dinámico (DHA) para optimizar los caminos de comunicación. El DHA combina la estabilidad de los algoritmos tradicionales con la flexibilidad del aprendizaje automático para adaptarse a las topologías de red cambiantes. Además, se propone una función de evaluación de calidad de enlace de comunicación basada en cálculo estocástico de red, que tiene en cuenta la aleatoriedad del canal, permitiendo una adaptación más precisa al entorno del canal real. Los resultados de la simulación demuestran que el DHA tiene un rendimiento superior en términos de tiempo y efecto de optimización, especialmente en entornos de red a gran escala y altamente dinámicos. La eficacia del algoritmo se valida mediante análisis comparativos con enfoques tradicionales y basados en aprendizaje automático, mostrando mejoras significativas en la eficiencia de optimización a medida que aumenta el tamaño y la dinámica de la red.