随着物流业的蓬勃发展,提高企业中的物流运作管理水平成为各个企业降低物流成本增加企业竞争力的有效手段。本论文首先以物流系统中的集装箱码头物流作业为研究背景,研究了具有代表性的集装箱装载计划问题以及卸载集装箱车辆调度与堆场空间分配问题；以制造系统中的钢铁企业物流为研究背景,研究了钢铁企业中产成品水运、铁运两种运输模式下装载计划以及拖车调度的建模、优化问题,同时开发了相应的自动装载计划决策支持系统并在某钢铁企业中得到应用。本文的主要工作如下：1)研究了集装箱的装船计划问题,在考虑船体结构以及具体的装载要求的基础上来确定集装箱装载计划中每个集装箱在船舶上的具体空间位置。对此问题构建了整数规划模型,目标函数考虑了总的装载时间以及船舶上bay位之间的装载量。为了近似求解此问题,设计了禁忌搜索算法。在算法实施中,提出了大范围搜索和深度搜索的混合搜索策略用于改进算法,设计了基于计算目标函数改进量的加速策略。通过实验表明,提出的禁忌搜索算法与CPLEX所获得的最优解或下界进行比较,平均偏差值为1.95%。2)研究了卸载集装箱堆场空间分配与车辆调度的集成作业问题。在该问题中,卸载集装箱动态到达,车辆循环使用,需要同时决策集装箱堆放位置及车辆的分配和路线。对此问题建立了整数规划数学模型,考虑了车辆调度约束以及堆场吊机操作等实际约束,目标函数为最小化makespan。根据问题的特点设计了两阶段禁忌搜索算法求解此问题,并在算法中采用了两种加速策略来改进算法。在实验中,通过将禁忌搜索算法的结果同标准优化软件CPLEX所求得的最优解或下界比较,算法求得了其中7组算例的最优解且剩余算例平均偏差小于5%,说明所设计的算法可以有效的解决该集成问题。3)研究了钢铁企业拖车调度问题。在该问题中,拖车将被运件从成品库运到码头堆场,由于车体分离的特征,需要根据产品的形状配置适合的拖挂,因此除了考虑常规的卡车运输要求外,还需要考虑产成品与拖挂的匹配问题。在本论文研究的拖车调度问题中,多种类的拖挂可以多次分配给各个运输任务而且存在拖挂与钢铁产品不完全匹配也可以运输的情况。根据问题的特点,建立了多目标混合整数规划模型,考虑了车辆的连续性以及运输任务的连续性等约束,目标函数考虑了所用车辆数,运行距离以及产品与拖挂匹配度等。在研究中关于某运输任务最后一趟运输如何指派车辆的问题也进行了分析并提出了相关性质。对于该问题的求解,提出了带有继承性的禁忌搜索算法,其初始解通过基于实际经验的启发式算法获得。实验结果表明提出的算法可以有效求解此类问题,其结果要优于当前的人工调度结果。4)研究了钢卷铁路运输装载计划问题。该问题与集装箱装载计划问题比较具有多车皮运输模式、车厢装载量下限要求、车厢装载高平衡性要求、钢卷允许存在剩余等特征。基于以上问题特征,首次建立了整数规划模型其目标函数不仅考虑了最大化装载量还考虑了最小化同一车皮内所装钢卷的库位差异量。对于此类NP难问题采用了改进的禁忌搜索算法来求解,其初始解通过两阶段启发式来求解,并在启发式中采用了多交换邻域搜索以增加装载卷数。在禁忌搜索中采用K链式移动作为算法的变化策略以获得更好的解。实验中所有的数据均来自国内某钢铁公司,其算法所求得的解与CPLEX软件所求最优解或下界进行了比较,比较结果显示在允许的时间内改进的禁忌搜索算法要优于软件并且效率更高。5)研究了钢铁企业中钢卷水运装载计划问题。该问题在满足船的装载量及钢卷堆放规则的实际要求的同时,还需要考虑船舶在装载、航行和卸载过程当中的平衡稳定性要求,以确定计划装船的钢卷在给定的船舶上分配不同的空间位置,使得钢卷提取和卸载倒卷次数最小化、卸载效率最大化。根据船型的不同特点,建立了基于实际装载要求的整数规划模型,并分别设计了改进的禁忌搜索算法对其进行近似求解。在算法实施过程中设计了三阶段启发式算法形成初始解,同时基于问题特点提出了算法的强化策略以提高搜索质量并采用了加速策略提高求解效率。基于某钢铁企业实际集配计划数据的实验结果表明设计的禁忌搜索算法可以在允许的时间内有效解决钢卷水运装载计划问题,其结果要优于人工方法。6)以钢铁企业产成品实际物流作业为背景,开发了钢铁产成品水运、铁运装载计划决策支持系统。系统中嵌入基于实际问题建立的整数规划模型并针对模型设计了改进的禁忌搜索算法以分别解决两种不同运输模式下的装载计划优化问题,同时开发了基于人机交互的图形界面和拖拽方式的编辑系统。该系统实现了计划数据的录入、增加、删除以及修改等数据维护功能,水运、铁运装载计划的自动生成和手工调整的功能,计划图形显示和评价等功能。设计并开发的决策支持系统可以帮助计划员以及调度人员制定相关运输工具的装载计划,通过与人工方式产生的方案相比较,产成品水运、铁运装载计划决策支持系统被证明是高效和可靠的,并已经在国内某钢铁企业实际使用,有效提高了运输工具发运效率。