在铁路运输组织工作中，货物列车编组计划占有十分重要的地位，对全路的车流组织方案进行统一编排，以确保货物能够以经济效益的方式运送至终到站，其好坏跟货物运输效率、设备使用率等直接关联。其中，技术站货物列车编组计划是货物列车编组计划的重要组成部分，本论文主要对其进行优化。
　　本文针对技术站货物列车编组计划的优化问题进行研究。在各技术站的OD车流数据、车小时节省、车流运行径路、货车集结车小时、调车线数量等因素确定的情况下，建立了技术站货物列车编组计划综合模型，然后设计了基于分块编码的改进型遗传算法，最后通过 Matlab 软件编写算法程序求出算例的最优单组列车编组计划和综合列车编组计划，得出综合列车编组计划较单组列车编组计划而言可以获得更大的技术效益。论文具体工作和结论如下:
　　（1）阐述了技术站货物列车编组计划的研究背景和意义，然后对国内外技术站货物列车编组计划研究现状进行了综述。
　　（2）介绍了货物列车编组计划理论基础，重点说明和阐述了技术站货物列车编组计划问题。
　　（3）分析了编制技术站货物列车编组计划的约束条件，然后定义了模型的参数，以技术站车辆集结消耗和改编消耗的车小时与分组列车开行之后相对原始单组列车编组计划可行方案的车小时节省之差最小为目标函数，构建了基于技术效益最大化的技术站列车编组计划综合模型。
　　（4）介绍了遗传算法的基本原理，针对该模型的特点对遗传算法的算子进行了相应的设计，最后分析了算法的流程和算法中模型的约束条件处理。
　　（5）通过Matlab软件编写算法程序对直线方向上含有8个技术站的算例进行求解，对求出算例的最优单组列车编组计划和列车综合编组计划的车小时耗费进行分析比较，得出列车综合编组计划比单组列车编组计划可以获得更大的技术效益。
　　本论文使用基于分块编码的改进型遗传算法求解技术站列车编组计划综合模型，并通过对算例求解得出列车综合编组计划比最优单组列车编组计划可以获得更大的技术效益。