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车流组织是运输组织管理工作的基础和前提,货物列车编组计划是车流组织的具体体现。在过去的二十年中,列车编组计划的优化问题一直是热点问题,针对列车编组计划与车流径路的综合优化,更是近年来专家和学者们重点研究的对象。在传统的列车编组计划优化方法中,影响编组计划优选的主要参数——车流量、货车集结时间、车辆改编额外消耗时间在优化过程中往往是假设固定不变的,而实际上这三个参数是随着时间的变化而波动的,这使得传统的列车编组计划优化模型所求得的“最优”编组方案在实际应用中无法达到所谓的“最优”效果。将编组计划中参数的波动性考虑到编组计划优化问题中,以寻求最优的编组方案和车流径路方案,不仅在实际运输生产中,而且在理论上都具有重要意义,这已成为车流组织研究领域中迫切需要解决的问题。本论文将车流量、货车集结时间、车辆改编额外消耗时间的波动性考虑到列车编组计划的优化问题中,利用随机模拟和模糊模拟中机会约束规划和模糊机会约束规划理论对参数的波动性进行数学处理,建立了基于不确定参数的单组技术直达列车编组计划与车流径路综合优化模型。对所建立的基于不确定参数的单组技术直达列车编组计划与车流径路综合优化模型进行了特征分析,重点进行了模型的退化,退化后的模型是目标函数为弱非线性、约束条件为弱非线性的0-1规划模型；之后针对模型的特点提出利用基于随机模拟的改进分枝定界算法来对模型求解,采用适合该模型的数学工具LINGO求解,并给出了求解模型的基本步骤。最后利用小型路网对模型和算法进行了检验,通过对未考虑和考虑车流量波动的两种情况进行模型求解发现,基于不确定参数比基于确定参数的列车编组计划与车流径路综合优化模型的最优解具有更高的稳定性,而且其优化算法的计算速度也令人满意。论文通过对参数波动情况下的编组计划与车流径路优化问题的系统研究,得出一些有益的结论,为车流组织优化提供了一种新的思路。但同时,鉴于作者的知识水平及时间的有限,考虑参数波动情况下的编组计划优化中还有很多问题需要完善和深入研究。