铁路运输生产过程中,编组站一直担任着非常重要的角色,是铁路列车的最基本的生产单位,即承担着将来自于衔接区间不同方向的货物列车分解集结重新组合成为新的货物列车发向区间。编组站必须做到各作业之间协调,才能保证其正常运转。而其中解编作业又是整个编组站的关键作业,解编作业协调不好,会使调车场无车可编或车辆堆积,影响全站生产调度指挥工作。由此看来,在铁路编组站运输生产调度指挥中重点解决的问题就是合理地组织解体和编组列车作业,做到列车解编方案能相互协调。在参阅国内外众多有关编组站各作业协调问题研究文献的基础上,本文介绍了编组站各设备与作业情况以及阶段计划编制内容和编制流程,并从编组站到解、解编、编发和全站作业系统之间相互协调的影响因素与基本条件进行理论分析探讨。通过研究到发列车的解编时刻,分别对出发列车编组顺序和到达列车解体顺序的关系进行研究分析,得出到发列车解编顺序可以调整的条件,为编组站到发列车的解体和编组方案之间能相互配合协调提供理论基础。本文充分考虑到达作业约束、解体作业约束、集结作业约束、编组作业约束和出发作业约束,基于换长和牵引质量两个不同硬时间窗满轴出发约束而建立以欠轴编发列车最少和解编的总车辆在调车场集结等待时间最短为目标的编组站列车解编方案协调优化模型。在应用蚁群算法解决基于硬时间窗的编组站列车解编方案协调问题时,根据算法的基本原理和特点,并结合本文建立的数学模型特性从以下四方面对蚁群算法进行改进:首先构造解的集合即通过定义编组出发列车对应的可解到达列车集合、待解到达列车集合、选解到达列车集合缩小解空间的搜索规模;其次修改状态搜索规则即设计基于“轮盘赌策略”和“随机概率”相结合的搜索可行解原则防止算法过早收敛到局部可行解;再次定义“匹配率”概念促使解体方案尽可能照顾编组方案;最后修改信息素更新策略即通过修改信息素释放强度与编发车辆总数和欠轴编发列车息息相关。最后在本文模型的基础上设计具体算例对问题进行分析,用改进蚁群智能算法以及运用C#编程软件平台求解,并对算法中参数取值对问题目标的影响情况进行了分析,该算例表明设计的算法能缩小编组站配流规模,选择更为合理的出发列车配流结果,做到列车解编作业之间的协调,进而为实现编组站各作业间综合协调优化提供理论支持。