复杂三维装箱配载是将具有一定体积、数量、重量、价值的不同种类货物合理地放置在一个具有一定体积和载重量限制的集装箱空间内的过程。装箱主要是服务于港口以及产品物流行业。随着我国经济发展,物流行业的效率问题成为了制约社会经济发展速率一个至关重要的因素,装箱问题作为物流环节中的一项关键性技术,对于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具有重要意义。论文概述了课题产生的时代背景以及国内外研究方法,通过对已有遗传算法和启发式算法的描述,指出其在其面对实际问题时所具备的不足。以遗传算法在解决装箱问题时的缺陷作为切入点,来寻找适合三维复杂装箱的计算方法。论文对装箱问题进行了分类,对三维装箱问题常用解决算法进行了相应分析,并基于集装箱装载过程中单一种类货物占有很大的比例的实际情况,着重从优化搜索策略方面入手,引入模拟退火算法与遗传算法相结合的混合算法,完成种群净化论并构造退火过程,结合是否能够摆满箱体,给出了其货物的摆放方式原则。该混合算法作为具有遗传和退火功能的一种智能方法,拥有记忆性以及调节功能的特性,在求解优化问题中显示了优越的性能。根据本文提出的遗传算法与模拟退火算法相结合的混合算法,开发了基于Web的电子配载系统。该系统采用VRML三维显示技术,具有三维视角随意变换的功能,可扩展性强,人性化设计等优点,使得企业在装箱管理上有了很大的提高与改善。论文最后对研究成果进行总结,分析了混合算法及电子配载系统的成功与不足,并对今后系统的深入研究进行展望,指出未来的研究方向。