铁路运输方式运量大,成本低,易于管理,被广泛用于大型工业企业的货物运输,是企业生产运输的大动脉。铁路运输调度效率直接影响着企业生产效率,然而大多数企业铁路修建前期考虑不周,随着站场扩大,问题逐渐显现,如难以实现全自动化,只能采用人工调度的方式等,调度效率亟待提升。因此,本文以工业企业铁路为背景,结合企业铁路的运输调度系统,以调车作业计划的优化执行为目标,提出了进路选择模型和指令触发时机优化模型,并分别采用遗传算法和改进蚁群算法进行求解,最后通过指令的时机控制和择机下达实现了计划自动执行的功能。具体完成了以下几个方面的工作:（1）通过对运输调度系统计划自动执行功能的分析,将调度计划的优化分为进路选择的优化和指令触发的优化,从空间和时间两个方面对调度问题进行优化,在此基础上,重点研究了指令触发时机的优化问题。针对进路选择问题,构建了企业铁路站场拓扑结构与以计划执行时长和列车等待时长为优化目标的数学模型,对进路搜索结果进行筛选,设计了遗传算法编码、解码、选择、交叉及变异等操作,利用遗传算法对进路选择优化问题进行求解。针对指令触发时机优化问题,以进路选择结果生成的指令为依据,建立了以指令执行时长和列车等待时长为目标的调度车间问题数学模型,提出了最大最小蚂蚁系统和自适应蚁群系统相结合的改进蚁群算法,同时改进了蚁群算法的信息素更新原则和状态转移规则等以满足模型的约束条件,利用改进蚁群算法对指令触发时机优化模型进行求解。（2）设计实现了调车作业计划自动执行仿真系统。采用模块化设计的思想完成仿真系统的搭建,按系统结构将仿真系统分为计划模块,指令模块,进路控制模块,并分别对每个模块进行了设计,利用C#语言进行编程,满足系统开发的界面可视化、功能模块化、格式规范化要求。利用仿真系统对改进算法和系统功能进行了验证,测试了改进蚁群算法对调度车间问题的优化能力,并利用仿真系统对实际案例进行优化。仿真结果证明,本文设计的改进蚁群算法在求解车间调度问题时比基本蚁群算法提升效果明显,仿真系统通过指令的自动择机下达实现了计划的自动执行,建立的优化模型可以避免进路冲突,保证行车安全,且对调度计划的优化明显,对企业铁路智能调度的实现具有一定参考意义。