近年来与供应链管理相关的研究不断增加,供应链管理从全局出发作出有利于整体的决策,能够提高供应链的整体竞争力。生产和运输协调调度问题是供应链管理的重要研究方向之一,将企业的生产制造活动和运输活动纳入统一的调度决策体系中,同时进行生产调度和运输调度的安排。分布式多工厂和多车辆运输调度问题在现实生活中普遍存在,但为了降低复杂性很多研究都对该问题进行了简化。本文将研究分布式多工厂生产和多车辆运输调度问题,具体研究内容如下:1.研究了考虑工厂库存约束和车辆尺寸约束的分布式多工厂生产和同质车辆运输的协调调度问题。工件由单机工厂加工,完工工件由多辆采用路径选择模式的同质车辆按批运输。考虑了两种车辆返回情况,一是车辆运输完一批工件后只能返回原出发工厂,二是车辆运输完一批工件后可以返回到任意工厂。目标函数分别是最小化工件最大交货时间和最小化工件总交货时间。结合问题的特点建立了数学模型,设计了遗传算法求解。详细阐述了算法的实现过程,包括:编码方式,结合车容约束的种群初始化和修复策略,遗传操作和路径策略等。通过算例对算法进行测试,找到算法的最优策略和最优参数。在算法的最优策略和最优参数下对不同问题的不同算例进行运算,分析算法的可行性和稳定性。2.研究了考虑工厂库存约束和车辆尺寸约束的分布式多工厂生产和异质车辆运输的协调调度问题。工件由单机工厂加工,完工工件由多个不同种类的车辆采用路径选择模式运输。不同种类车辆的车容量不同,故每个工件批的尺寸之和小于运输该工件批车辆的车容量。考虑了车辆返回原工厂和车辆返回任意工厂两种情况。目标是最小化工件最大交货时间和最小化工件总交货时间。结合问题的特点建立了数学模型,设计了遗传算法求解。阐述了算法的实现过程,包括:结合工件批运输车辆车容约束的种群初始化和修复策略。通过算例对算法进行测试,找到算法的最优策略和最优参数。在算法的最优策略和最优参数下对不同问题的不同算例进行运算,分析算法的可行性和稳定性。