随着社会主义经济的飞速发展和铁路的改革开放,集装箱运输以其众多优越性,已成为我国铁路运输的主要形式和新的经济增长点。铁路集装箱作业效率的高低,关系到铁路运输的效益和货主的切身利益。因此,对集装箱箱场作业优化问题进行研究,是提升服务及资源利用率的重要课题。本文所研究的装车作业和箱位分配作业都是集装箱箱场的主要业务,作业计划的制定直接影响了装卸的效率。本文运用启发式搜索算法快速求出满意的集装箱双层车辆配载方案,同时依据集装箱装载的三个目标的重要程度将多目标问题转化为单目标问题,来综合评价所得的配载方案,从而提高装车效率,保证运输安全。在综合考虑集装箱位置信息、列车位置信息的基础上,本文运用启发式算法与禁忌搜索算法相结合生成集装箱装车顺序方案,使装卸机械走行距离最短,提高装卸机械的利用率。考虑到分配箱位的各种约束条件、衡量分配方案优劣的多个目标,本文采用遗传算法求得多个可供选择的方案,优化箱位分配。本文对相关算法进行了实例验证,表明集装箱配载算法可以在短时间内得出一种符合装载约束条件、具有较高装载率的有效方案;集装箱装车顺序算法可以得到机械走行距离最短的路径;箱位分配算法可以得到在多个目标方面较为均衡的若干方案。本文所研究的装卸作业算法不仅具有实际的应用价值,同时也为进一步的作业优化提供了基础的解决方案。