在“工业4.0”时代,汽车物流将朝着智能物流、信息互联和集成调度的“物流4.0”发展。在此背景下,本文分析了汽车物流循环取货模式实践中的难点,其中集成调度系统是循环取货的关键。在循环取货实际运作中,取货车辆调度和卸货道口调度两者之间资源关联度最为紧密,集成调度的意义最为显著;但以往文献在该问题方面的研究不多。因此,本文提出循环取货车辆与卸货道口集成调度问题。对循环取货车辆与卸货道口集成调度问题进行具体刻画之后,本文建立了包含取货车辆调度约束、卸货道口调度约束和耦合约束的混合整数规划模型。其次,设计了两种启发式算法:算法一:基于约束拆解的启发式分解算法,算法二:基于路径任务列表的模拟退火算法。实例分析发现,两种算法都能求得取货车辆调度方案和卸货道口调度方案,并且实现更均衡的车辆利用和更高效的道口利用。计算实验结果表明,两种算法都显著优于商用求解器,而对于不同规模算例两种算法各有优势。算法一在路径任务30个以下求解效率较好,而算法二在路径任务30个及以上时也能保持较快的求解效率。由此可见,本文提出的启发式算法可以为第三方汽车物流企业循环取货的车辆与道口集成调度提供高效的决策支持,一方面有助于支持第三方物流企业的车辆配置决策,另一方面有助于支持其完成循环取货车辆调度与卸货道口安排的日常运营计划,提高其车辆与卸货道口的资源利用率。