摘要：我国幅员辽阔,铁路运输网络分布范围广、线路里程长、客货列车混跑、网络结构复杂,很多线路经过的地区自然灾害高发,同时,节假日或突发大客流等公共事件及其它安全事件也对铁路运输组织工作带来了极大的挑战。突发性的事件,往往能够在短时间内给铁路运输组织秩序造成较大的负面影响;任何路网节点或路网范围出现异常故障或损毁的情况,都会给铁路运输安全和效率造成巨大的威胁。研究突发事件条件下的列车运行调度控制方法,能够在很大程度上提高处置效率,降低突发事件带来的影响。列车运行计划的编制和下达是列车调度指挥工作的核心业务。列车运行计划的编钊和调整,是一项大规模的组合优化设计,是涉及车、机、工、电、辆等多方面业务的复杂系统工程。突发事件严重影响铁路路网的通过能力和运输效率,因此,研究突发事件条件下列车运行计划的调整策略,快速准确地使运输组织重新达到最优化状态最大化地降低突发事件的影响,具有重要的学术意义和现实意义。因此,本文详细研究梳理了铁路系统各部门处置突发事件的业务关系与职责,并以此作为边界约束条件,综合运用蚁群算法、最优化理论、多目标粒子群算法、遗传算法、基于信息熵的免疫算法等算法,建立了突发事件条件下列车开行方案与运行调度一体化模型,为突发事件条件下列车径路分配及阶段计划调整提供最优策略。本文的主要研究成果包括(1)将贝叶斯理论引入铁路突发事件行车调度预警控制中,以先验概率为基础,利用贝叶斯网络理论建立了列车运行调度预警控制模型,计算出可能导致突发事件的概率集,为突发事件条件下的列车运行调度预警提供信息支持。(2)引入路阻的概念,对蚁群算法进行改进,设计引入路阻的蚁群算法求解突发事件条件下列车运行K-最短径路算法,并考虑停站时分影响的突发事件下列车运行K-最短径路算法,尝试解决突发事件条件下列车运行调度K-最短径路问题。(3)在分析突发事件条件下列车运行径路分配问题的成因、影响因素及约束条件的基础上,建立列车运行径路分配的数学模型,并针对该模型,设计了改进的列车运行径路分配问题的差分算法。(4)针对事故和自然灾害情况下的列车运行控制问题,将事故、自然灾害条件下的列车运行控制问题视为多目标规划问题,创造性的将多目标粒子群算法和遗传算法有机结合起来,建立以多目标优化为基础的一种新的混合智能算法,对事故、自然灾害下的列车运行进行有效控制。(5)针对重大节假日和突发大客流情况下的列车运行控制问题,创造性地将传统的列车运行调度问题与开行方案中的列车停站方案进行集成,建立了列车开行方案与运行调度一体化模型,通过调整列车的停站方案以应对突发性的大客流和重大节假日,并设计了基于信息熵的免疫算法进行求解。