随着铁路的飞速发展,如何保证机务段内机车可以更快、更安全、更准时地进段和发车,从而提高铁路的运行效率,是我们现阶段需要解决的重要问题。如果不能合理、高效地为机车安排机务段整备区股道,就可能会严重影响到正常的行车计划,从而影响铁路的运行效率。因此,做出合理、高效的机务段股道安排可以保证机务段内机车更快、更安全、更准时地进段和发车,从而提高铁路的运行效率和安全性。本文首先分析了遗传算法的基本原理,介绍了算法的一些基本概念和实现技术,阐述了遗传算法的数学基础和发展历史及改进方向。然后,给出了机务段整备区股道安排问题的数学模型。为了得到更合理更高效的机务段的股道安排,需要满足六项要求和两个约束条件,将这六项要求构造成六个目标子函数,目标子函数值越低,代表越符合要求。最后,将这六个目标子函数分别乘以各自的加权值并取和,得到一个总的目标函数。算法的实现部分主要讲述了算法的具体实现步骤。本文采用了T×M二维矩阵二值编码的方法对随机产生的Z(此Z为种群规模Z)个满足限制条件的机务段股道安排方案进行编码产生了Z个染色体构成初始化群体P。将P中的每个染色体解码后,通过总目标函数公式,计算每个染色体的总目标函数值。再由总目标函数转换到适应度函数的公式进而求得每个染色体的适应度值,同时将本代发现的全局最优解(即适应度值达到理论最优值的解)保存起来,接下来采用了轮盘选择法、二维矩阵随机点交叉法和二维矩阵随机点变异法为遗传操作产生下一代群体P。在算法的计算时间还没有终止时,将下一代群体P作为下次迭代的初始化群体P,继续执行迭代过程中的计算适应度值并保存全局最优解、选择、交叉、变异操作。此过程循环执行,直到算法的计算时间终止。达到计算终止时间后,对该次迭代得到的个体进行解码,找到全局最优解。仿真时,种群规模Z、交叉概率Pc、变异概率Pm、常数C都采用经验值分别设为100、0.85、0.05和1。计算终止时间t设为20秒。通过仿真,可知此算法可以很好地解决机务段整备区股道安排问题,且优于人工排车方法。最后,为提高算法的性能,对遗传算法的参数配置进行了优化。在参数优化之后,单位时间内可以搜索到机务段整备区股道安排最优解的数量由18.3提高到了28.2个,其标准差从2.1改善到了0.46算法的速度和稳定性都有了较大的提高。