随着国家“公转铁”政策的推进,我国大宗货物铁路运量逐年增加,尤其是煤炭运量,这对我国煤炭铁路运输提出了更高的要求。在当今信息化的时代下,通过提高铁路运输的智能化水平,搭建智能化铁路系统来进行作业优化已成为铁路事业发展的大势所趋。但考虑到承担煤炭运输任务的运煤专线铁路的作业特点和实际情况,盲目的投入资金用来引进智能设备,提升智能化水平,可能会造成资源浪费、成本过高,无法获得良好的技术经济效益。因此,针对运煤专线智能化改造的趋势以及智能化改造所带来的问题,本文以运煤专线铁路的重要枢纽——集运站为研究对象,结合集运站技术作业的特点,在综合考虑经济性、安全性以及效率性的基础上,将数学规划与模糊数学相结合,对该类车站引进智能替代设备的依据和效果这一问题进行建模分析,以得到车站对既有技术作业引进智能设备替代的决策以及相关作业人员设置的优化方案,为车站管理人员对车站作业智能替代优化的相关决策问题提供依据和参考,具有一定的理论与实际意义。具体内容如下:首先,本文通过介绍运煤专线铁路集运站的相关基础理论和作业特点,梳理该类车站可考虑引进的智能替代设备。接着,将本文讨论的车站引入智能替代设备的作业优化问题抽象并模型化,引入0-1决策变量,以资金-安全-时间成本综合最优为目标函数,以机器数量、人工数量、任务完成、任务作业量等作为约束条件,构建基于非线性0-1规划的车站作业智能设备替代优化模型。然后,引入模糊数学理论,改进上文所建模型。基于模糊规划和模糊决策方法,通过引入模糊量和隶属函数,以及模糊综合评判决策法（AHP-FCE）分别对模型中的部分参数进行重新整定,以降低因绝对化及模糊、不确定参数而导致优化结果的偏差,使模型更贴近实际。另外,以MATLAB为工具,从去模糊化求解和规划模型求解两个方面出发,结合去模糊化方法和引力搜索算法（GSA）,设计出用于改进后车站作业智能替代优化模型的求解方法。最后,以运煤专线铁路集运站——D站为案例,将车站相关数据代入到本文最终所建模型中进行求解,并给出D站的智能替代优化方案,使得该优化方案在经济、安全、效率上达到综合最优,验证了本文所建模型的可行性和有效性。