本文研究汽车制造企业零部件入厂物流的循环取货路径规划模型及其优化算法。循环取货是一个优化的物流系统网络,其特点是多频次、小批量、定时性,每天固定的时刻,卡车从制造企业工厂或者集货、配送中心出发,按事先设计好的路线到各供应商取货,最后返回。这种取货方式不仅能弥补传统运输的缺陷,降低运输成本,为整个供应链提供一个更有效的库存控制,还能降低周转箱数量,更好地控制供应商质量等。这对于拥有众多供应商的汽车制造企业实行JIT生产,有着重大的意义。作者在分析汽车零部件入厂物流和JIT供应中的矛盾冲突后,引入了循环取货方式,结合循环取货的应用现状和国内外研究状况,对循环取货的原理、优缺点、运作方法等进行了分析研究。决定循环取货成本的关键是取货路径的安排调度,一个有效的路径设计能够有效地控制小批量、高频次取货的费用。这种具有多频次特征的路径优化,目前国内外研究还有限。作者根据调研所得到的汽车入厂物流的实际情况,基于循环物流的特征,提出并建立循环取货的路径规划模型,定性分析、简化各约束条件,转化为CFR(Common frequency routing problem)问题,即在最大库存水平的限制下,排定出取货的路径及其运行频次。相对于传统的路径规划问题,这个模型增加了库存约束和多频次运输的特征,更符合实际的应用情况。作者构造了禁忌搜索算法进行模型求解,并设计了数值试验进行验证,结果表明了禁忌搜索算法的良好寻优性。同时根据问题的关键影响因子:库存水平限制,设计了一系列的数据,探究了库存限制与运输成本之间的关系,为企业决策实施的JIT水平提供依据。进一步,利用某汽车企业的实际数据进行测试,以检验本文提出的方法的性能,并与实际中手工排定的结果进行比较。本文希望该研究能为汽车企业循环物流的实际运作提供良好的建议和支持。论文中的模型和算法,运用到实际规划中,为循环取货的调度提供理论原型。