随着市场经济的发展、科学技术的进步、社会生产力的大幅度提高,物流在改变商品价值中的作用越来越大,成为继物质资源、人力资源之后的“第三利润源”。对企业来说,合理的物流管理可以提高其运转效率、大大降低商品成本、提高客户对企业的满意度,物流管理得到越来越多企业的重视。物流管理中最重要的是物流运输和配送问题,而车辆调度又是物流运输与配送中至关重要的环节,它是指在满足客户需求的条件下,如何派车、设计行车路径,实现空驶的车辆行驶里程最短、总花费时间最少、运输成本最低等目标。因此,车辆调度问题的研究有非常重要的现实意义和经济意义。车辆优化调度问题自从提出以来引起各个领域专家和学者的极大兴趣。本文以车辆调度为研究对象,以车辆调度问题基本理论和遗传算法基本理论作为理论研究的基石,运用文献阅读、数学建模、MATLAB软件应用等研究方法,对带时间窗的单车场多车型满载车辆调度问题进行了研究。论文共分为四个部分。第一部分为绪论,阐述了课题的研究背景、课题来源及研究意义、车辆调度问题的国内外研究现状、论文的研究内容和技术路线。第二部分为论文第二章的内容,主要介绍了论文研究的基本理论,包括车辆优化调度问题基本理论和遗传算法基本理论,其中,前者主要对车辆调度问题进行了描述,并介绍了车辆调度问题的分类、模型、求解方法；后者主要阐述了遗传算法的基本思想、基本概念、七个基本问题、数学机理、参数分析、算法特征、标准遗传算法及三种改进遗传算法的步骤。第三部分包括论文第三章和第四章的内容,也是本文的核心部分,在这部分中,作者先对多车型车辆调度问题、满载车辆调度问题进行了分析研究,在此基础上建立了带时间窗的单车场多车型满载车辆调度问题数学模型、设计了“扫描-插入-遗传”混合启发式算法及车辆调度方案,并结合H公司的物流配送实际,对“扫描-插入-遗传”混合启发式算法予以实现,验证了算法的可行性和有效性。本文对带时间窗的单车场多车型满载车辆调度问题的研究可以进一步丰富车辆调度问题理论。