随着电子商务与互联网的快速发展,物流规模越来越大,客户的需求也逐渐趋向于个性化,导致传统物流出现许多难以解决的问题,物流业迫切需要提高业务水平来满足当前严峻的市场需求。新基建的迅速发展让国民经济驶入加速通道,云计算、5G和工业互联网等技术发展,为物流运输优化调度问题提供了良好的解决思路。因此,研究物流运输优化调度的云服务技术对解决物流运输领域的问题具有重要的理论价值和实践意义。本文针对物流运输优化调度云服务技术进行研究,所做的工作如下:（1）提出了带容量约束的物流运输优化调度问题的并行算法。针对单车场考虑车辆容量约束,以最小成本为目标,建立带容量约束的物流运输优化调度模型,提出并行量子遗传算法求解该模型。提出的改进算法以遗传算法为基础,设计了量子旋转门参数,并提出了一种并行进化模型,加快算法运算速度。仿真结果表明,该并行算法优化了车辆运输路径,降低了物流运输成本。（2）提出了多车场物流运输优化调度问题的并行算法。基于多车场考虑车辆容量等约束条件,以最小成本为目标,建立多车场物流运输优化调度模型,提出并行混沌粒子群算法对该模型求解。引入混沌初始化和混沌搜索策略进行改进粒子群算法,并采用主子线程同时更迭的方式,实验结果证明该并行算法能有效地解决多车场物流运输优化调度问题。（3）提出了带软时间窗的物流运输优化调度问题的并行算法。基于单车场考虑时间窗约束,以最小成本为目标,建立带软时间窗的物流运输优化调度模型,提出并行自适应惯性权重粒子群算法求解该问题。基于粒子群算法,设计自适应惯性权重策略和多线程共同进化策略,运算结果说明改进后的并行算法具有更快的运算速度和更强寻优能力。（4）设计与分析物流运输优化调度云服务系统。结合云服务技术与物流运输优化调度问题,进行了物流运输优化调度云服务的需求分析和总体设计,提出了物流运输优化调度系统的运行方式和业务内容。按照系统开发原则搭建运行环境并设计算法库,对物流运输优化调度云服务系统进行实现。