空车调配问题是我国铁路货物运输生产计划的重要环节,根据路网结构、现有旅客运输计划的安排以及货物车辆的分布情况制定科学合理的空车调配计划能够使运输生产资源的利用情况得以优化,减少不必要的线路能力占用,增强货物运输的时效性。因此,空车调配问题是我国铁路货物运输亟需制定更加优化合理解决方案的环节。空车调配问题的影响因素较多,导致此问题比较复杂,因此,空车调整问题一直以来都是相关学者非常重视的重要课题。本文主要通过考虑铁路运输的动态性和随机性对我国铁路空车调配问题进行深入研究。运输过程的动态性主要通过构建时空网络描述列车运行过程来体现,随机性主要通过创建随机变量描述实际铁路货物运输过程中的不确定影响因素来体现,以此为基础建立随机优化模型,并设计遗传算法、遗传—模拟退火算法求解模型。论文的研究内容如下:(1)确定条件下考虑车种代用的动态铁路空车调配问题本文通过构建时空网络的方法将时间节点进行离散化处理,此方法可更加清晰直观的描述货物列车的动态运输过程。基于我国铁路货物运输情况以及相应假设条件构建以铁路企业运营利润最大为目标函数,以阶段空车供给能力等六类系统约束为模型约束的整数规划模型。(2)随机环境下考虑车种代用的动态铁路空车调配问题在确定环境下考虑车种代用的动态铁路空车调配问题分析建模的基础上,考虑路网中站点中转能力和路径通过能力两种随机参数对路网车流径路选择的影响。采用对模型参数进行随机化处理的方法,建立随机机会约束规划模型,并讨论特殊情况下机会约束的确定等价类,对模型进行求解分析。(3)算法设计为寻找空车调配问题的近似最优解,本文首先设计了基于分枝定界算法的潜在路径搜索方法。在此基础上,设计了遗传算法,并且将模拟退火算子与遗传算法进行结合,设计出遗传—模拟退火算法,并对算法特点以及流程进行了说明。(4)算法有效性测试及算例分析以中国铁路南宁局集团有限公司路网结构为算例结构图,使用遗传算法求解确定环境下的动态空车调配问题模型;分别采用遗传算法和遗传—模拟退火算法求解随机环境下的动态空车调配问题模型,并对比分析两种算法的求解结果,验证设计的遗传—模拟退火算法的有效性。