铁路客运作为旅客运输的一种重要形式,由于其运量大、成本低、环保等特点,受到许多国家的重视和旅客的青睐。保证必要的通过能力是实现旅客运输的一个关键因素,通过有效的车站作业计划和合理使用车站设备等手段来保证车站必要的通过能力。到发线的运用是车站作业计划的一个重要环节,合理安排列车占用到发线是编制阶段计划的关键,高效运用到发线可以提高客运站的服务水平和资源利用效率。因此,对铁路客运站到发线运用优化进行研究,有利于提高铁路的竞争优势。首先,论文在已有研究的基础上,确定本文研究的重点以及大体框架。阐述了铁路客运站技术作业过程,运用特殊简化的三维时空网络图来表示到发线的占用情况,分析了到发线的分配原则及影响到发线分配的因素。其次,在已知车站布局、运行图等资料的前提下,以到发线分配原则为基础,以列车是否占用某条到发线为决策变量,以列车占用到发线时间最小、均衡运用到发线为优化目标,建立了图定到达时刻下铁路客运站到发线运用优化模型。由于在列车实际运行中,一些不确定因素使列车实际到达车站的时刻发生变化。基于此,首先对列车到达时刻不确定情况进行分析,提出利用不确定变量来表示列车到达时刻的不确定性,在图定到发线运用优化模型中加入差值得到满足而应达到的置信水平这一约束,建立了到发线运用鲁棒优化模型;然后利用不确定理论将模型转化为确定性等价类模型。最后,根据研究问题的实际情况和所建立模型的特点,对图定的到发线运用优化模型采用遗传算法求解;对于鲁棒优化模型,设计改进选择算子和交叉算子的模拟退火遗传算法进行求解。选取某通过式客运站为算例,依据建立的模型和设计的算法,为研究阶段内到发的旅客列车分配到发线。借助IBM SPSS Statistics 23来验证确定性等价模型中假设的分布。图定到发时刻下,算例结果表明GA所得的到发线运用方案均衡性提高了87.70%;对于到达时刻不确定的情况,算例结果表明ISAGA算法在解决客运站到发线分配问题上是可行的,优化所得的方案优于现场方案和运用常规GA所得方案,均衡性分别提高了94.71%和29.39%。本文提出利用不确定变量来刻画列车到达时刻不确定的研究思路是有效且可行的,其研究结果能够为客运站到发线优化问题、车站作业智能化提供有效的决策支持。