随着我国经济的发展，人们对物质文化生活的需求也随之增加，这样就给货物运输带来了很大的压力，如何改进货运列车编组调度方案也就成了铁路部门最关键的问题，也是提高货运列车运营能力和信息化水平的重要方面。但是，目前我国铁路货车调度方案是由经验丰富的调度人员编制的，他们往往并不考虑一些必要的约束，只是按照预定计划执行编组调度，而对一些特殊的货运列车和高峰期的货运列车则根据以往经验拟定方案，通过电话交流来联系有关调度环节，确定调度方案。针对以上问题，本文以货车编组调度问题为中心，通过分析货车调度的现状及影响货车调度规划的主要因素，将货车调度问题描述成适合蚁群算法的行式，并进行初始化，考虑迭代过程中信息素对未来决策的影响程度，定义与问题相适应的转移概率，进而确定选择策略，同时在蚂蚁经过的路径上进行信息素的更新，实现对该问题的有效求解。以具体的实验数据，根据设计蚁群算法的步骤，得到的结果来验证合理安排调度机制的有效性。本文研究内容和研究成果主要体现在以下三个方面。　　（1）针对目前蚁群算法在寻优中存在搜索效率不高、容易出现停滞和过早收敛等缺点这一现状，对状态转移规则和信息素更新规则等进行了改进，在信息素局部更新时，“控制”蚂蚁释放信息素的数量，从而引导蚂蚁选择耗时较少的路线。　　（2）在满足车辆停留时限和车辆长度的前提下，本文设计出了基于中时最少的货车编组站编组调度规划模型，并根据铁路部门的实际情况，设定了该模型的具体约束条件，以保证货车在编组调度过程中满足车辆停留时限和车辆长度等要求。　　（3）结合货车编组站编组调度规划模型和蚁群算法，本文提出了适合铁路货车编组站编组调度规划模型的蚁群优化算法。　　本文采用实验数据进行算法测试，并将实验结果与遗传算法和最小生成树法等算法的实验结果进行比较，最终得出结论：本文算法优于同类算法。