集装箱运输是运输方式的重大改革，是现代运输的标志。随着中国加入WTO和物流业的快速发展，集装箱运输业将面临前所未有的发展机遇。但由于物流规模和物流成本不断上升，使得在集装箱装载过程中，充分有效地利用空间的重要性越来越突出。给出一个合理的装载方案，将会给很多行业带来直接而可观的经济效益。　　 本文首先研究了同类货物的装载问题，在前人工作的基础上，提出了一种改进的二维布局优化算法，将其以静态和动态两种方式扩展到三维布局，得到装载同类货物的两种算法——平面-垂直优化法和迭代与平面-垂直优化法。之后，针对集装箱装载弱异类货物的问题提出了一种结合启发式规则的混合遗传算法。该算法以货物的优先装载顺序作为编码的依据，解码时先将原始集装箱空间初始化为当前空间，对于给定的染色体编码串，按照定序规则选择一类合适的货物，应用整体装填策略将其放入到当前空间的左后下角。利用三维空间分解策略，将当前空间的剩余部分分解成三个子空间，然后将每个子空间分别作为当前空间，重复上述操作，直至得到一个全局的装载策略，把这个装载策略的空间利用率就当作该编码串的适应度值。对由编码串组成的染色体种群进行反复的遗传操作，最终将得到一个最佳的全局装载策略。文章最后研究了带有装载优先级约束的弱异类货物装载问题，同样采用混合遗传算法，区别在于解码函数中对装载策略是否合理要做出判断，优先级高的货物要保证优先被装载。　　 针对本文提出的上述算法，作者利用Delphi集成开发环境开发了一个集装箱装载软件，分别使用相关数据对同类货物装载、弱异类货物装载以及带有装载优先级约束的弱异类货物装载算法进行了测试，并与其他经典算法进行了比较，结果显示，本文提出的装载算法都是有效的。装载软件中实现了装载过程的可视化功能，可以通过装载示意图来指导装载过程。