???????? 本文針對海爾集團配車系統(tǒng)的業(yè)務需求，簡要介紹了運用遺傳算法(GA)和啟
發(fā)式算法(HS)求解集裝箱裝載問題的模型，討論兩個模型的建立和求解算法的異同。文
中根據(jù)實驗數(shù)據(jù)，對兩種算法的性能進行了比較和分析，最后提出了有機地結(jié)合兩種模
型的設想。
關鍵詞：遺傳算法；啟發(fā)式算法；集裝箱裝載；組合優(yōu)化
???????? 隨著國內(nèi)物流業(yè)的發(fā)展，物流相關技術的應用和發(fā)展受到越來越多的重視，電子化
配車作為物流配送過程中的一個關鍵性的技術，對提高配送業(yè)務的自動化水平，提高車
輛裝載的優(yōu)化程度，提高配送業(yè)務的工作效率方面都有重要的意義。在海爾物流的運輸
計劃流程中，由于運輸量大、產(chǎn)品種類繁多、而且要求按訂單發(fā)運，用手工方式操作工
作量很大，配送人員的工作效率和配送的準確率、優(yōu)化程度都受到限制。針對上述原因，我們與海爾集團合作，開發(fā)電子化配車系統(tǒng)，以解決當前面臨的這些問題，旨在尋求面向現(xiàn)代物流企業(yè)實用的優(yōu)化配送算法，建立現(xiàn)代物流配送系統(tǒng)，以期達到對現(xiàn)代電子化配送裝載業(yè)務有一個實用、有效的技術解決方案目的。
???????? 在實際應用中，由于實際應用約束條件很復雜，為了考慮求解快速和解的優(yōu)化，以
及實用性，人們往往采用啟發(fā)式算法求解該問題。文獻[7] 便是在考慮了實際應用中的
一些約束條件的基礎上提出的一種基于空間劃分的三維裝箱問題的啟發(fā)式算法。遺傳算
法（Genetic algorithm，簡稱ＧＡ）作為一種模擬自然進化過程的隨機性全局優(yōu)化概率
搜索算法，具有很強的全局搜索能力，特別適合求出問題的近似最優(yōu)解，用GA 解決復
雜裝箱問題是一可行思路[6]。
??????? ?本文首先簡單介紹這兩種方法，然后根據(jù)實驗數(shù)據(jù)對這兩種算法進行比較分析。