集装箱配载优化问题是集装箱运输行业中的关键问题,是一种典型的NP-hard问题,具有高度复杂性,寻找一个有效的解决多约束集装箱配载优化问题的方法有重要现实意义。本文首先对集装箱装载问题进行简单介绍,并总结了当前的研究现状,在对传统的精确算法及基于规则的启发式算法和基于搜索的启发式算法分析比较之后,对带角件约束的散套装混合装载问题提出了一种基于货物块和空间的构造式启发式算法。首先选择一个当前装载空间,然后按照货物优先级对货物初步排序,并按空间尺寸生成货物块,选择空间利用率最大的货物块装载,并切割空间。另外,针对角件约束,提出了一种基于空间切割,及“试空间”方法,有效规避角件,使角件周围的空间充分利用。针对套装约束,提出一种基于“估计套装装载数”的套装装载迭代算法,通过比较当前剩余空间体积和单套货物体积,估计装载套装数,试装载估计套装数并不断调整直至套装能够成套装载,该算法能保证货物成套装载在同一容器或指定的容器内。为验证算法的有效性,本文采用120组随机算例进行测试,与同类问题的算法比较,结果显示本文算法在计算稳定性以及计算时间方面都比较优秀,验证了算法的有效性。此外,对带角件约束和套装约束的实际问题设计测试算例,采用的是国际标准尺寸的集装箱和角件数据,实验结果表明本文所提的角件规避算法以及套装装载迭代算法有效,在引入新的约束后,空间利用率会稍微有所下降但是仍维持在较高的水平,计算时间上会有所增加,但仍在可接受的范围内。