混流装配是指在一条流水生产线装配多种不同类型的产品,是制造企业适应个性化用户需求并同时提高制造效率的重要手段。装配线的产品多样化对线边物料配送提出了更高的要求。物料配送最关键的问题是车辆路径规划问题(Vehicle?Routing?Programming,VRP),是近二十年来运筹学、应用数学、网络分析、图论、计算机应用及交通运输等学科研究的一个热点问题。如何合理安排混流装配线的物料配送是本文的主要研究内容。本文先对VRP问题进行了综述,重点研究了经典VRP问题的多目标分析,得出了最小车辆使用数,最小化总行驶路线,最小平均等待时间三个目标的权衡关系实质上是服务质量与成本的本质关系。然后结合混流装配线实际情况,讨论了应用模糊理论解决VRP问题,将工位需求模糊信息、运输时间模糊信息和工位预约时间模糊信息分别进行了探讨,并用模糊机会约束规划方法建立了多模糊信息下的数学模型。模糊机会约束规划问题的求解方面,对已有的混合智能算法进行了改进,提出了一种赌轮启发式算法(Roulette?wheel?Heuristic?Algorithm,?RHA?)以寻找可行路径,使得初始种群能够最快收敛于可行解,避免了传统算法的随机盲目性。在种群的进化过程中,针对物料配送问题研究特点,提出了海明相似度的概念,并建立了基于海明相似度的双选择双变异的遗传算法,结合神经网络对模糊系统的较好逼近特点,形成了改进的混合智能算法。最后通过算例,与传统混合智能算法进行了对比分析,证明了算法的优越性。最后,探讨了本课题担任设计的MES物料配送功能在系统中的实现。并采用实例数据进行了求解分析。