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随着电子商务的风起云涌、贸易全球化的强劲势头,物流业对国民经济发展的影响日益突出,物流业的发展程度已成为衡量一个国家现代化程度和综合国力的重要指标。集货和配送是物流系统的两个重要环节,在物流整个系统中占据着重要的地位。随着生产消费的发展变化,物流服务客户的需求已经不仅是以前的单一供应或需求,已经演变为每个客户既有需求又有供应的模式,但是目前集货和配送分开的物流运作模式,不能满足客户的需要。物流的集货和配送是货物在空间位置上的转移,对地理空间具有很重要的依赖性。GIS具有强大的空间数据处理、分析及丰富的图形表达能力,把GIS技术引入到物流集送货调度过程中,同时结合计算机技术、通信等技术等,构建集送货一体化车辆优化调度系统,能更容易地处理物流集货和配送中货物运输、送递等环节,对运送货物的装载、运输车辆的调度、运行路线的选择等进行有效的管理和辅助决策分析,实现物流集货和配送过程的可视化、高效率、低成本。本文以物流的集货和配送过程为研究对象,采用一体化集货和配送的策略,对物流企业的集货和配送过程的车辆优化调度问题进行了研究,并将GIS与调度模型集成,开发了基于GIS的物流集送货一体化车辆调度系统,为物流集货和配送调度提供科学的决策依据,主要的研究内容和研究成果包括：(1)在已有车辆优化调度研究的基础上,分析集货和配送一体化车辆调度的特点,同时考虑时间窗约束、重量和体积限制,以运输成本最低为目标,建立了时间窗约束下集送货一体化车辆优化调度模型。(2)在分析各种启发式算法优缺点的基础上,基于已建立的集送货一体化车辆调度模型,结合自适应遗传算法和禁忌算法的优点,采用混合自适应遗传禁忌算法,求解静态车辆调度问题。(3)在静态调度的基础上,对于行车途中出现新需求的情况,以成本最低为目标,兼顾客户的等待时间、车辆载重,设计了动态插入算法局部调整车辆行车路线。对于任务变化的情况,设计了下山算法调整车辆的集送货路线,优化原有的调度方案。(4)以南京市基础地理数据和南京TE公司的配送业务数据为数据源,将GIS与车辆优化调度模型集成,采用ArcEngine和.NET开发平台,设计开发了基于GIS的物流集送货一体化车辆调度原型系统。