如何降低物流运输成本,提高运输效益,提升客户满意度是当今全世界各企业,特别是在中国这样新兴发展中国家的企业所面临的重要经营决策问题。提高物流运输的决策水平,不仅有助于提高企业经济收益,同时还可以降低运输车辆能源消耗,减少环境污染,这对于我国实现经济增长方式转型、提高经济竞争力和可持续发展能力有重要的意义。信息技术对物流运输决策水平的提升有重要的作用。企业目前在信息化建设过程中,都将物流运输设定为一个重要的功能模块,其主要功能包括信息采集、运输调度、车辆跟踪、决策优化和信息交互等。其中,提高物流运输调度的决策支持水平是物流运输信息化建设的关键和难点。　　 在实际运作当中,一间典型的企业日常物流运输调度通常包括以下三个决策步骤:车辆指派、路径规划和货物装载。车辆指派是指从当前可选的车辆集合中,选择合适的子集去执行运输任务；路径规划是指为每辆车设计合适的运输线路；而货物装载则是在车辆和路径都安排好的基础上将相应的货物进行装载。现阶段,大部分企业在日常物流运输管理中,基本还是依靠调度员根据日常的工作经验,按照三大决策步骤的先后次序,手工地编制运输调度方案。而国内外学术界大部分的研究也都集中在局部的决策问题,如路径规划或货物装载上。考虑将不同决策步骤结合在一起的研究起步不久,但已逐渐成为理论界和企业界关注的热点问题之一。在这种宏微观背景下,本文引入物流决策集成调度的概念,并以如何将三大决策步骤有效地集成作为主题进行研究,对于深化和拓展物流运输决策支持的研究具有重要的理论意义,同时对于企业日常运输调度的规划和物流决策支持信息系统的设计具有现实指导意义。　　 本文的研究属于物流运输服务中运营管理的决策研究,以物流运输企业的日常运作作为研究对象,以各个独立的运作之间的集成调度作为研究内容,分析物流运输集成调度的必要性,基于管理科学、运筹学、计算机科学等领域的理论和技术,经由对现有各种求解方法优劣势的分析与比较,在理论上提出了新的解决思路和算法,并通过大量的数据实验验证了新的解决方案的特点和优势,同时对实验结果进行了深入的分析。　　 本文的工作内容分为以下四个部分:第一部分,文献总结与分析。通过对学术界关于运输调度决策及其集成调度研究历程与成果的梳理,分析现有研究的不足之处,找到本文研究的切入点和重点；第二部分,将路径规划与货物装载的集成调度转化为带三维装载能力约束的路径规划问题。在这一部分,本文提出了新的货物装载准则和新的装载点的定义方式,并在此基础上设计了最小浪费装箱算法,快速地解决了货物装载子问题,从而对整个问题实现了改进；第三部分,将车辆指派与路径规划的集成调度转化为带有固定成本和单位运行成本的多车型路径规划问题。在这一部分,本文对现有的大规模邻域搜索概念进行了探索和扩展,提出了新的大规模邻域搜索算法,并为较为棘手的固定成本问题开发了专门的解决方法；第四部分,将车辆指派、路径规划与货物装载三者的集成调度转化为带三维装载能力约束、固定成本与单位运行成本的多车型路径规划问题。本文在分析前两章解决方案与本问题的相似与不同之处的基础上,对其进行结合与改进,设计了整体优化的解决方案。　　 本论文的创新点包括以下五个方面:第一,对于货物装载部分的研究,本文从理论上设计了一种的装载方式,即最小浪费法则。在此基础上,本文设计了全新的最小浪费装箱算法。最小浪费算法指引货物摆放在对空间造成最小浪费的位置,这在三维装载问题上的应用尚属首次；第二,本文将三维空间内的正常点和角点的概念加以融合,定义了新的货物可行装载点的查找和计算方式。这样的设计大大地增加了三维空间的搜索深度,同时对于需要快速解决装载部分的集成调度问题而言,也保证了极高的效率；第三,针对大规模数据的邻域搜索技术,本文在理论上进行了拓展,放松了大规模邻域搜索中多重交换要求涉及到每个集合的元素不能超过一个的约束,允许每个集合中有多个元素参与搜索的多重交换。这样做尽管有可能造成多重交换的不可行,但同时也避免了为保证不超过一个元素参与多重交换而进行的大量检测工作,同时还可能找到其它新的改进。本文将新提出的方法命名为折中的大规模邻域搜索,是对大规模邻域搜索技术在理论上的创新和补充；第四,本文在理论上首次提出了车辆指派、路径规划与货物装载三大决策的集成调度问题,并成功将其转化为运筹学和组合优化领域常见的问题形式。这个问题在实际的物流运输调度决策中有重要的意义,势必引起学术界和工业界的关注。　　 本论文对理论和实践方面的贡献体现在:第一,本文将物流公司日常运输调度三大决策的集成调度转化为运筹学领域常见的问题形式,使得我们可以利用相关领域的理论、算法和工具进行描述、推理论证及优化；第二,为三维装载问题设计了以最小空间浪费为目的的全新装载法则,同时定义了新的可行装载点的计算方法。新的装箱算法可以在较短的时间内对空间进行更深入的搜索,从整体上提高了算法的优化能力,进而对整个问题实现了改进；第三,为带有固定成本和单位运行成本的多车型路径规划问题设计了两步解决方法,首先利用折中的大规模邻域搜索算法对可行解的邻域进行搜索和优化；其次针对固定成本的问题设计了专门的子问题并运用商业软件快速地解决；第四,为带三维装载约束,固定成本和单位运行成本的多车型路径规划这一全新问题定义了数学模型,设计了完整的解决方案。同时,本文为该问题设计了三组实验基准数据作为后来研究者的参考；第五,在实践方面,本文针对路径规划与货物装载、车辆指派与路径规划以及三者之间的集成调度都探讨出了解决方案,并且利用C++程序语言编码实现,成功地改进了基准数据的现有运行结果；第六,本文的研究成果可以方便地应用到物流实际当中,为构建物流运输调度决策支持系统提供核心计算和优化引擎,以提高企业物流运输决策的管理水平和整体效益。本文的解决方案对于物流公司日常调度的管理信息系统,尤其是智能决策支持系统的设计有很大的帮助和借鉴意义。