自然灾害、突发事件的越发频繁，致使铁路物资应急调度工作的要求更加严格。铁路物资应急调度复杂、涉及因素多，建立快速、安全、有效的应急调度策略是关键问题。本文从道路的随机性、响应速度迫切性、应急全面性分析问题，以时效性、安全可靠性、经济性为目标，建立数学模型。针对遗传算法应用于时间优化中，存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷，在基本遗传操作之后引入进化逆转操作。针对遗传算法应用于路径优化中，存在变异的盲目性与无原则性等缺陷，引入蚁群算法信息素更新指导变异规则。针对遗传算法应用于成本优化中，存在总体搜索能力不好、早熟现象等缺陷，引入免疫算法的抗原记忆识别功能。仿真结果从收敛速度，全局搜索能力、种群多样性等方面可看出，改进遗传算法应用于铁路物资应急调度中是十分有效的。具体研究内容如下：首先，根据铁路物资应急调度体系特征，研究铁路物资应急调度的影响因素，采用专家经验法和模糊排序法选取关键指标：时间、路程、成本。其次，针对时效性是铁路物资应急调度的首要影响因素。以最短时间为优化目标，引入进化逆转操作到遗传算法中，采用基于进化逆转操作的遗传算法进行优化求解。通过仿真分析，从收敛速度和迭代次数方面进行对比分析。然后，针对安全可靠性是铁路物资应急调度的关键影响因素。以最佳路径为优化目标，引入蚁群算法到遗传算法中，采用蚁群遗传算法进行优化求解。通过仿真分析，从路径的总距离、解的质量和种群多样性方面进行对比分析。最后，针对经济性是铁路物资应急调度的重要影响因素。以最优成本为优化目标，引入免疫算法到遗传算法中，采用免疫遗传算法进行优化求解。通过仿真分析，从总体搜索能力、适应度值以及与真实案例结果方面进行对比分析。