汽车产业的快速发展为汽车物流行业提供了巨大的增长空间与挑战,汽车零部件供应物流作为汽车物流的源头,发挥关键作用。随着汽车行业竞争的日益激烈和市场需求的个性化,汽车零部件供应商分布全球各地,零部件供应成本居高不下,研究汽车零部件供应物流具有迫切性。循环取货模式自提出以来就备受汽车行业和广大学者的重视和关注。车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP)和车辆装载问题(Vehicle Filling Problem,VFP)是零部件循环取货优化的核心问题。但是目前的研究很少考虑零部件的三维装载约束,只考虑货物体积或质量约束可能会使得货物无法成功装载。因此,本文综合运用现代物流管理理论、汽车供应链管理理论、运筹学等方面的知识,以零部件供应物流循环取货为研究对象,对三维装载约束下的零部件循环取货路径优化问题进行探讨研究。主要研究内容如下:首先本文介绍了汽车零部件供应物流的相关理论,对循环取货模式在零部件供应物流中的运作流程和应用现状进行分析,归纳总结了循环取货模式在实施过程中的难点和条件。其次,对车辆路径问题和三维装载问题进行了相关分析,考虑循环取货过程中的实际车辆路径约束和三维装载约束条件,构建了三维装载约束下零部件循环取货路径优化模型。再次,对所建立的模型进行了算法设计,综合考虑遗传算法和禁忌搜索算法的优缺点,将二者进行结合。本文通过在外出层调用遗传禁忌算法,在内层调用车辆装载检验算法,以保证该可行解路线可以成功装载。最后,结合实例,运用MATLAB软件编程对汽车企业的零部件循环取货进行求解分析,得出取货路径和装载策略,为汽车制造企业实施零部件循环取货提供了一定的科学依据。