铁路交通运输行业在我国经济社会中发展地位至关重要,对我国国民经济的发展有重要影响.由于其受气候和自然环境影响较小,且运输成本较低,在国内大宗货物的运输市场中占据优势地位.近年来,随着陆路货运市场中产成品运输逐渐占据主导地位,大宗货物占比逐年降低.在面对产成品货运需求时,现有的铁路货运服务存在运输的快捷性,稳定性,连续性不佳等问题,使得大多数产成品货物选择公路这种较高耗能的运输方式.因此,开展对于铁路货运服务网络的优化设计研究,提出新型铁路货运服务网络模型,对于提升我国铁路货运地位,发展绿色交通具有现实意义.本文的研究内容主要包括以下两个方面:（1）首先,分析了货运需求的特点,讨论了可能影响需求货运量的因素.接着,通过总结铁路货运的作业流程,对铁路货运的成本构成进行了分析.在此基础上,建立了综合考虑运输需求的送达时限与运输成本优化的货运服务网络优化模型,该模型以带延迟惩罚的运输成本函数为优化目标,以区间通过能力等因素为约束条件,并设计了一种遗传算法来求解该模型.实验数据表明,与传统的服务网络模型相比,本文提出的货运服务网络优化模型在控制成本的同时对服务质量具有明显改进.（2）针对实际运输环境中货物运输需求的不确定性,本文进一步将需求的波动加入到货运服务网络模型的设计当中,利用鲁棒优化方法建立了货运服务网络鲁棒优化模型.模型着重剖析了需求的波动对于预先确定好的货运服务网络模型的影响,将造成的偏差程度量化计算,与原货运服务网络优化模型的目标函数值赋予不同的权重,联合作为货运服务网络鲁棒优化模型的目标函数.同样地,对于货运服务网络鲁棒优化模型,本文也设计了遗传算法进行求解.数值实验表明,相比货运服务网络优化模型,需求的波动对货运服务网络鲁棒优化模型造成的偏离程度要低很多,最终的加权综合成本值也更小.因此,本文提出的货运服务网络鲁棒优化模型提高了模型的稳定性,为铁路货运服务网络的优化设计问题进行了有意义的探索.