全球经济的飞速发展使得商品的集散空前繁忙，物流配送业也因此得到迅速发展。而货物积载作为物流配送过程中的重要一环，需在一系列约束条件下，充分利用运输工具的载重量和有效容积，合理安排货物的装载。积载问题作为一个具有复杂约束条件的组合优化问题，在理论上属于NP-hard难题。随着问题规模的不断增加，传统的优化算法会产生时间维数灾难问题，不能较理想地优化求解大规模货物积载问题。而遗传算法具有自适应概率优化能力，且因其智能化、隐含并行性、搜索过程灵活以及搜索效率高等一系列优点，特别适用于求解复杂系统优化问题的最优解，因而成为求解最优化积载问题的一个研究热点。本文主要围绕单车三维货物积载问题来展开研究，在现有研究成果的基础上，增加约束条件，建立数学模型并在MATLAB工具箱中利用遗传算法过程求解。首先，通过对积载问题的概述给出其总体认识，进而对本文所研究的单车三维货物积载问题进行界定。其次，对遗传算法的基本理论进行了详细的描述和分析，为后文的单车三维货物积载问题的遗传操作过程奠定了基础。再次，在装载空间、载重量、容积、容重比四大约束条件下，分别建立了无层级约束和有层级约束的单车三维货物积载问题的数学模型，并在MATLAB中完成了具体的遗传算法编程。最后，运用此模型和程序对具体的案例进行了积载方案的优化求解，在满足以上一系列约束条件的基础上，得到了较高的载重量和容积利用率，充分验证了其合理性和适用性。