取送调车是货运站和货物作业较多的技术站的一项重要工作,取送车系统作为车站作业系统的子系统,其效率的高低直接关系到出发列车的正点率、车辆周转时间以及其他运输生产指标,而该系统中所产生的一系列问题统称为取送车问题。本文针对取送车系统的优化理论与方法展开研究,系统地分析了取送车系统的要素、结构、环境和特征,深入研究了取送车问题的建模方法、模型解的构造方法、寻优算法及其启发式方法,并以此为基础,提出二维组合优化问题的概念。论文的研究工作主要包括如下几个方面：1.对取送车系统进行了系统的分析,不仅对取送作业的对象、货物作业地点及其分布类型、取送作业及其单项组成要素、取送作业的组织方式和取送车系统的功能要素进行了深入地剖析、对有关概念进行了清晰地界定,还对取送车系统的环境和特征作了综合分析和阐述,以此为进一步研究取送车问题奠定了概念基础。2.对装卸区呈放射形布置的取送车问题进行了研究,在调机牵引能力和各装卸区车辆容纳能力均充分的假设条件下,将寻求合理取送顺序、取送时机和取送次数问题作为一个系统整体建立了非直达车流取送车问题理想模型和适用于各种车流形式的取送车问题理想模型。根据模型的特点,设计了解的表达方法,并针对解的构造和计算提出了一种模块化的模型解的构造方法。通过模型及其算法得到的取送方案具有适应性的作业组织方式,克服了采用固定作业方式的缺陷。3.基于装卸区呈树枝形布置条件下取送作业的特点,对多趟列车相继到达车站时非直达车流和混合车流形式的取送车问题分别建立了数学模型,并针对模型的特点设计了解的表示方法、提出了模型解的模块化构造方法。模型及其解的构造方法可根据问题具体情况自适应地选择各种合理的取送作业组织方式,通过对模型求解可得到合理的取送顺序、取送时机和取送批次数。4.基于装卸区呈放射形布置和树枝形布置的取送车问题的研究成果,对适用于各种装卸区布置形式、各种形式的到发车流的合理取送顺序、取送批次数和取送时机问题建立了取送车问题的一般模型。对取送车问题的二维组合优化性质进行了分析,将取送车问题明确为具有两个优化维度的新型组合优化问题。针对求解取送车问题时计算成本过高的问题,通过对问题客观约束条件和生产实践中所总结出的一些经验原则进行提炼、规范,提出一套完整的取送方案生成方法,利用这套方法可将问题解的搜索空间规模从n!×2n-1压缩至n!,从而有效提高了问题的求解效率。从集合论的角度出发,论述了取送批次划分方法的理论依据。对装卸区呈放射形布置、树枝形布置和混合形布置的取送车问题分别设计了一个基准算例,并给出了它们到目前为止已知的最优仿真结果。5.为了提高寻优算法对各种具体问题的适应能力,提出一种具有参数自适应能力的混合算法。该算法将蚁群算法和遗传算法作为它的两个平行策略,利用云关联规则、灰色预测、以及算法迭代过程中所反馈的信息,自适应地控制有关算法参数,有效减少了算法对参数初始设置的依赖。同时,根据取送车系统自身特征,提出时间期望启发式信息和一种新型变异算子。前者作为可视化因子用于节点选择的状态转移概率公式,改善算法的收敛效率；后者则是针对不满足交货时间窗约束的解而设计的变换,它可使该类不可行解向有利方向进行变换,显著减少算法系统的冗余计算、提高算法的寻优效率。论文以组合数学、集合论和生产实践经验等为基础,以系统科学理论与方法为指导,以计算机技术为工具,采用将定性要求与定量约束相结合、问题的客观约束与经验原则相融合、理论研究与实证分析相呼应的方法,建立了取送车问题的数学模型,提出了模型解的模块化构造方法以及提高问题寻优效率的启发式方法,并及时通过算例分析对研究成果的适用性进行验证,形成了一个相对完整的理论体系。取送车系统优化理论与方法的研究是车站调度系统优化理论不可或缺的组成部分,因此其研究成果将为车站智能调度系统的实现提供进一步的理论依据和技术支撑,有助于车站调度决策水平和运输效率的进一步提高、有助于车站综合自动化水平的进一步提高,进而可产生巨大的经济和社会效益。