集装箱运输是一种具有标准化、专门化、国际化特点的现代运输方式。铁路集装箱中心站作为集装箱运输网络中的关键节点,是连接铁路运输与其他运输方式的桥梁和纽带,在集装箱多式联运过程中发挥着举足轻重的作用,其生产能力和运营效率对整个运输网络有着巨大影响。因此,本文以铁路集装箱中心站为研究对象,针对实际生产和管理过程中的相关问题进行研究和探讨,为铁路集装箱中心站的决策者和管理者在制定规划和选择方案时提供一定的技术支持和理论依据。为克服单项预测模型的单一性和片面性等缺点,应用组合预测模型对铁路集装箱运量进行预测,以提高预测的准确性。通过对运量的历史数据分别采用多项式曲线模型和灰色预测模型建立单项预测模型,再利用径向基神经网络对两个单项预测模型的结果进行组合预测。研究结果表明,相比于两单项预测方法,组合预测方法所得运量的误差指标均最优,并应用马尔科夫链理论对组合模型所得的预测结果进行分析和修正,增加预测结果的可靠性。考虑集装箱卡车到达率的模糊性,将铁路集装箱中心站进出系统作为一个模糊排队系统,建立了以单位时间系统总成本最小为目标的数学规划模型。该模型中单位时间单位集装箱卡车的等待成本也是模糊的,于是利用a截集概念、非线性规划和混合整数规划方法,通过不同水平下的置信度计算获得目标函数的上限和下限,最终建立目标函数的隶属度函数,同时求得该模糊环境下进出系统的最优服务率,进而为铁路集装箱中心站进出系统的管理和经营提供理论上的支持。此外,还对三个模糊量的情况进行了探讨,应用上述方法仍能得到相应的优化分析结果,进一步扩展了该方法的应用范围。针对铁路集装箱中心站堆场常用设备正面吊运机的作业顺序调度问题,在综合考虑任务和设备各种约束的基础上,建立以完成所有任务的正面吊运机作业总时间最短为目标函数的线性整数规划模型。提出改进细菌觅食算法对模型进行求解,通过引入交叉优化算子、混合繁殖策略以及一种基于健康度和适应度共同控制的自适应迁徙概率改进标准细菌觅食算法以加快算法收敛速度、抑制精英个体的逃逸行为和解的退化现象。算例结果验证了模型和算法的可行性和有效性。铁路集装箱中心站内部物流系统由装卸系统、水平运输系统和堆场堆取系统组成,针对各子系统的设备配置优化问题建立闭排队网络模型进行研究。根据铁路集装箱中心站内部物流系统的作业内容和特点建立其闭排队网络模型,在该模型中内部集装箱卡车作为顾客在门式起重机和正面吊运机两个服务节点以及一个虚设的“运输”服务节点接受服务。采用近似平均值分析算法求解闭排队网络模型以获得相关的设备性能参数,结合最优条件得到内部物流系统的最优设备配置。最终应用仿真软件建立内部物流系统的仿真模型,通过与仿真模型所得结果的对比,验证了排队模型和求解算法的正确性。本文从铁路集装箱中心站生产运营的实际情况出发,紧密围绕铁路集装箱中心站这一研究对象,应用预测方法、排队理论、模糊理论、优化算法、建模仿真等知识和手段,对集装箱运量预测、进出系统优化、正面吊运机调度和内部物流系统设备配置四个方面进行理论分析和方法研究。本文对铁路集装箱中心站生产运营方面的研究和探索具有一定的理论意义和重要的应用价值,并为后续的研究奠定坚实的基础。