编组站作为铁路运输的重要基层生产单位、铁路枢纽及干线畅通的关键环节,主要负责货物列车的解体和编组作业,并按计划正点发车。编组站的日常作业都是在车站作业计划指导下完成的,而编组站阶段计划的优化编制又是车站作业计划的重要内容,其核心问题是确定出发列车的编组内容和车流来源,即配流问题。在阶段计划配流过程中,存在着众多不确定性,以往的研究大都对其不作考虑,通过刚性优化的方法进行讨论,针对不确定性条件下阶段计划配流模型及算法的研究并不多。本文首先围绕铁路编组站阶段计划编制研究的特点和发展趋势,针对确定环境下和不确定环境下阶段计划的配流、调机运用、到发线运用等相关问题的研究现状进行了阐述,分析了铁路编组站阶段计划配流问题的实质、特点和难点。其次,分析了阶段计划配流过程中存在的不确定性,主要针对列车到达时刻不确定性、列车解编作业时间不确定性以及列车车流信息不确定性进行了讨论,运用相关的数学优化理论和方法对其进行优化。再次,在不确定条件下,综合考虑列车解体开始时刻约束、编组开始时刻约束、出发时刻约束、车流接续与分配约束以及到发场和调车场的容量约束,以出发列车优先级总和最大化为主要目标,以阶段内车流接续与分配总代价最小化、到达列车待解时间均衡分配为辅助目标,建立数学规划模型。然后,引入基于约束程序中的累积调度和字典序多目标优化理论,运用约束程序中的逻辑约束谓词表示作业实施逻辑、作业间优先级、车流接续、满轴等约束条件,运用累积调度约束中的资源容量限制约束表达式表示到发场、调车场、推送线、溜放线、解编调机和车流等资源容量约束条件,以数学规划模型中的目标函数为基础,建立字典序多目标函数,将数学规划模型转化为一个字典序多目标累积调度模型。最后,在所建模型的基础上,设计了约束传播和多点结构化搜索的混合迭代算法,并以武昌南编组站一个阶段内的车流数据为基础,通过Java程序进行求解,验证了模型的准确性与算法的高效性。