京杭运河是我国南北水运的枢纽，是国内船舶、货运流量最大的内河航道。近年来，随着货运量和营运船舶数量的不断增加，运河通过能力已不能满足通航要求：一是船闸的实际通过能力已经接近或超过设计通过能力，船闸待闸现象愈来愈严重；二是一些航段的交通流量出现饱和现象，航道通过能力不足。运河通过能力的不足严重影响了京杭运河经济效益的发挥和沿线工农业发展的需要，也降低了水运企业的经济效益和水运在综合运输体系中的竞争力。基于遗传算法，在现有航道及船闸条件下，考虑船闸间相关性来降低船舶营运航时，提高运河效益，具有一定的实用价值。结合我国实际情况，在理解前人研究成果的基础上，对单线梯级船闸营运调度进行了研究，取得了一些有益的成果。 本文对船闸运行管理和过闸船舶基本组织形式进行了详细的分析，并探讨了到闸船舶种类特性。详细探讨了遗传算法原理与实现技术，阐述了各种实现技术的优缺点。描述了单线梯级船闸调度问题，建立了梯级船闸调度问题的目标函数，并将遗传算法应用到梯级船闸调度当中，采用合理的染色体编码技术及选择、交叉、变异三种遗传操作算子，提出了简易可行的梯级船闸调度优化算法。针对船舶到闸随时间呈现出的随机性及突发事件对运行流程的影响，提出了梯级船闸的重调度机制。在提出调度优化算法后，使用Matlab6.5语言对算法进行了实现，最后通过直观的数据进行实例仿真，验证了本文提出的基于遗传算法的梯级船闸营运调度优化算法的有效性。