随着市场经济和现代物流业的快速发展,客户在选择运输方式时,更加注重运输的及时、准确、便利等服务特性。然而,铁路货运的经营理念仍停留在计划经济层面,很少从客户的角度出发,将服务质量中的快速承运、按期运输纳入铁路运输生产的各个环节。在铁路运输能力大幅提高,货运体制改革不断推进的背景下,改变传统运输组织方式,将客户对于货运的时效性要求引入编组站车流组织中,是铁路适应市场经济发展的必然趋势,也是编组站车流组织“以客户为本”的根本性改变。本文针对铁路货运系统,以需要在编组站进行组织调度的车流为研究对象,以客户多元化需求为依据,以满足货物运输时效性为目标,根据运到期限、车流晚点程度、货物类别及客户级别,对到达车流进行动态分级,给出货物优先级综合判定方法,进而建立了基于货物优先级的编组站配流模型,针对模型特点,应用遗传算法求解,并通过算例对模型和算法进行验证。论文的主要内容包括以下几个方面:1以客户多元化需求为基础,以货物运到期限为主要依据,对到达车流进行等级划分,分析货物优先级的影响因素。在深入分析运到期限传递规律的基础上,采用蒙特卡洛法对货物运到期限进行分配。针对货物优先级具有多因素的特点,构建基于加权平均法的多因素-单一指标综合评价法,根据货物运到期限、车流晚点程度、货物品类和客户级别综合判定货物优先级,并给出优先级的量化指标。2在对配流系统中车流组号、出发列车的车流来源以及车流接续时间进行深入分析的基础上,引入货物优先级指标,以等级较高车流优先配流为目标,构建基于货物优先级的编组站配流模型,并针对模型特点,应用遗传算法求解。3结合算例,对到达车流的货物优先级进行判定,并赋予其配流的代价。通过分析模型的约束条件,得到出发列车的可解集合,运用遗传算法对模型求解,得到本阶段配流方案,验证了模型和算法的可行性。