近年来,由于铁路货物运输改革以及“一带一路”倡议的提出,铁路货物运输的市场份额在逐渐提高。其中,铁路集装箱运输因其能耗低、效率高的特点取得了快速发展,现已经发展为各国贸易往来最优的运输选择之一。本文借鉴德国汉诺威莱尔特巨型集散中心的铁路集装箱场站的AGV(Automated Guided Vehicle,简称AGV,本文称为载运小车)调度模式,研究基于AGV新模式的铁路集装箱中心站中转作业的方法,使集装箱在货运列车之间快速中转,从而加快铁路集装箱中转运输效率。具体来说,本文研究的是基于AGV新模式的铁路集装箱中心站中转作业的门式起重机和载运小车调度问题,为了减少门式起重机调运集装箱的长距离走行以及相互跨越的交叉干扰,新一代堆场采用了自动分拣系统(包含若干个载运小车调度集装箱),自动分拣系统替代门式起重机进行集装箱转运的长距离水平移动,门式起重机只需要负责列车与自动分拣系统之间的接续转运工作,从而避免起重机在堆场的过度移动。本文主要研究了以下内容:(1)首先,描述了铁路集装箱运输的发展、现状和趋势,以及发展新模式铁路集装箱中心站的意义,对比分析了传统集装箱中心站和新模式集装箱站转运场的主要技术性能,并阐述了不同模式自动分拣系统的构成、作业流程、优缺点和技术性能。(2)其次,针对自动分拣系统的特点和构成进行图形化抽象,建立了以最小化集装箱装卸任务的最大完工时间为目标,以集装箱路径唯一、集装箱作业顺序时间冲突、载运小车、交换区为基本约束的优化模型,并以时空网络图说明集装箱路径的构成。将路径可行性判断规则与微进化机制结合起来设计了适用于该模型和自动分拣系统特点的微进化算法进行求解。(3)最后,以德国汉诺威莱尔特的巨型集散中心为原型设计算例进行调度优化,通过对比CPLEX和微进化算法小规模算例的结果验证了算法的有效性,比较了 3个和4个交换区模式下的大规模算例的求解结果,得出4个交换区模式下的目标函数值更优,载运小车工作量更均衡,这与集装箱路径的选择、交换区的数量和位置以及原始数据的分布有关。此外通过对微进化算法和遗传算法进行对比,证明了本文设计的微进化算法在求解问题上具有更高的效率。