为乘客提供准时和可靠的运输服务是铁路运营和管理的主要目标。由于铁路运营规划的复杂性,必须不断更新运营管理策略,以优化现有运力,提高盈利能力和铁路服务的总水平。列车调度是铁路运营规划的重要阶段,是铁路组织的基础。本文将单轨线路列车调度问题转化为基于变量的累积流量模型,以最大限度地减少列车穿越网络的总耗时。该模型通过重构时空网络上的物理网络基础设施容量,将初始复杂列车调度问题分解为一系列多个单辆列车调度优化子问题。整条铁路线的物理网络由NEXTA-Rail网络编辑器构建。FastTrain是一个在拉格朗日松弛框架内将时间相关的最短路径算法和基于优先级规则的算法相结合的列车调度包,本文利用其设计了所提出模型的求解算法。该模型应用于肯尼亚蒙巴萨-内罗毕标准轨距铁路的案例研究中。首先针对33个当前站点进行物理网络的构建,随之构建45个长期规划站点的物理网络。该线的数据来自可行性研究报告。在求解算法中,最大迭代次数设为10000代,超过则程序终止。随着拉格朗日迭代次数的增加,FastTrain向最优解收敛,并且随着计算时间的增加,最优性差距不断缩小。对于最难的包括36列火车的问题,也在43分18秒内得到解决,最优性差距为16.1%,这在火车调度问题的可接受时间内。论文讨论了通过增加预定列车数量以及在该网络上开放预留通行站来改变交通需求的影响。该研究的结果可以作为在单轨铁路网上安排列车的支持工具,以及用于评估交通需求和铁路基础设施变化影响的规划工具。