装箱问题广泛存在于工业领域,在实际应用中,装箱问题的解决效果影响最直接和显著的领域是物流运输业。随着我国市场经济的发展,物流活动越来越显示出它的重要性,物流相关技术的应用和发展受到越来越多的重视。装箱问题作为物流配送过程中的一个关键性技术,对提高配送业务的自动化水平、提高货物装载的优化程度、提高配送业务的工作效率和规范业务流程都有重要的意义。尽管物流和装箱业务呈上升趋势,但装箱软件的使用数量和质量都没有很大的提高。到目前为止,许多学者对装箱问题已经进行了大量的研究,发表了各种解决该问题的方法。但对三维装箱问题(特别是多容器问题)的研究还相对较少,学者们仍在努力寻找更好的解决方法。本文在前人研究的基础上,开发和设计一种新的算法,期望能够用新的方法,以更好的效果求解装箱问题。本文的主要内容是,设计了求解三维装箱问题的混合遗传算法,具体工作有:启发式算法的设计、遗传算法的设计、系统界面的实现与设计以及大量算例的验证。其中,遗传算法的设计中融合了装箱问题的具体知识,通过特别设计的有针对性的遗传编码和遗传算子,将遗传算法应用于装箱问题。通过大量算例的计算,说明了从理论上与之前的算法相比能够取得较好的效果,该算法都能够较好地解决单容器和多容器(单一种类容器和多种类容器)等一系列具体装箱问题。