为实现准时配送、降低成本,本文根据物流配送运输过程中的关键问题以及交通网络的实际情况,研究带时间窗口多式联运最小费用问题。围绕着带时间窗口的多式联运最小费用问题,总结了与之相关的各种多式联运问题的研究现状,包括多式联运最短路问题的遗传算法、多式联运最短时间问题、带时间窗的路径规划问题、模糊路径规划问题等。接着,总结了所涉及的求解算法及存在的问题,其中精确算法能够求解的节点数较少,无法满足要求;而启发式算法的最大弱点是收敛速度慢、计算时间长。论文的主要工作如下:1、提出了带时间窗口多式联运最小费用问题的约束规划模型和求解搜索策略。从分析时间窗口出发,引入了路段上班次运输时间约束、运输到达的时间窗口约束、车辆运输能力约束,在此基础上建立了基于约束规划的数学模型,给出求解模型的搜索策略。2、为了比较验证约束规划模型的求解能力,本文采用遗传算法建立数学模型并求解。具体将问题划分为两个阶段求解:先求可配送的路线,再选择订单配送的路线和班次。将两种方法获得的结果加以比较和说明。由于约束规划方法在大规模问题的求解上效率较高,本文提出采用约束规划的方法求解大规模问题。3、为进一步提高速度,本文将约束规划模型进行了改进。改进的重点是将起点终点相同,运输方式和承运商不同的路段归为一类,再把这一类路段上的运输班次整理为一维数组,减少搜索分支。由于模型更加扁平紧凑,搜索策略也相应改进为三个,大大缩短了搜索时间。最后根据具体的数据进行验证,说明算法是有效的。