国民经济动员仿真演练可以大大节省在真实环境下国民经济动员演练所需要的人力、物力、财力。在动员仿真演练中,执行动员运输任务的优化调度是国民经济动员重要的环节之一,如何利用正确的方法完成运输任务的分配和调度直接影响到能否最终顺利完成国民经济动员的工作以及动员最终效果的好坏与动员成本的多寡。本文以“国民经济动员仿真演练系统”项目为背景,借鉴了遗传算法与模拟退火算法的思想,对国民经济动员中运输任务的优化调度问题进行详细的研究。本文在介绍了国民经济动员预案演练系统的总体框架之后,详细论述了国民经济动员预案演练系统中的运输子系统的运输任务优化调度分配的问题的形成以及一般对于该类型问题的解决方法并选择遗传算法作为主要解决途径。文章将动员演练中的实际问题抽象成带有时间窗的、有车辆重量限制的车辆优化调度问题(VRPTW),并以此建立数学模型。根据问题的实际特殊性提出了改进交叉算子,丰富了种群的多样性,有效的提高了算法的寻优能力;并结合模拟退火算法的思想,对染色体的适应度适当变化,改善了传统的遗传算法容易“早熟”的缺点,加强了染色体的局部搜索能力。计算经过交叉变异的子染色体的适应度并使用轮盘赌方式选择子染色体作为新的父染色体,逐步找到优化调度问题的满意解,并给出实例证明方法的可行性。最后,文章阐述了子系统中的运输任务优化调度模块的程序设计与实现,并将此技术应用在国民经济动员仿真演练系统中的运输子系统中,解决了运输任务优化调度问题以达到较优的演练效果。文章还对运输子系统的组成、界面、各部分功能作了详细说明。最后总结了作者在开发、研究中的一些体会。