铁路集装箱空箱调度是铁路集装箱运输的一个重要组成部分。由于目前铁路集装箱空箱调度方案的不合理性,空箱的利用率较低,同时空箱调度成本也占据了集装箱管理总成本的较大部分,于是,迫切地需要对空箱进行合理的调度,提高空箱的利用率,并最大限度地减小空箱在各站点之间调配的运输成本。论文通过对铁路集装箱空箱调度的相关基本理论进行研究,给出了空箱调度问题的多目标数学模型和求解算法。第一个目标是提高空箱利用率,第二个目标是减小空箱的调度成本。其约束条件有发站空箱约束、到站空箱约束、运力约束和非负限制及整数约束。求解问题的关键是如何解出决策变量。论文运用优先等级法,通过将多目标函数转换为单目标函数,运用遗传算法进行求解。并通过仿真实验,将实验求得的调度方案与用传统模型求解出的调度方案进行对比,证明了将空箱利用率和调度成本作为求解目标的多目标数学模型能有效地解决空箱调度问题。为了进一步解决铁路集装箱空箱调度的运输计划周期问题,论文对多目标数学模型进行修改,加入了运输计划期这一时间因子,建立了基于多目标的铁路集装箱动态优化调度模型。在原多目标模型求解算法的基础上,通过对染色体的适应度进行修改,将原求解算法转换成了该动态调度模型的求解算法。运用对比实验,将本模型求解出的结果与传统模型的求解结果和经验调度的结果进行比较,实验显示,该模型能更加优化地提高空箱利用率和减少运输成本,从而有效地解决铁路集装箱空箱在一个运输计划周期内的调度问题。