运输问题是线性规划中的一类特殊问题,它能够解决物资的合理调运和车辆的合理调度,而对于生活中的一些实际问题,对其作适当的变换以后,也可以看作运输问题进行求解。因此,运输问题在实际中的应用非常广泛,那么对运输问题的研究也就具有非常重要的意义。随着科技的不断进步,生产力的不断提高,众多学者对求解运输问题算法的研究也在逐渐深入。解决运输问题的传统算法是表上作业法,然而表上作业法操作复杂,计算量大,很难用计算机编程求解,尤其是不适合求解大规模的运输问题。因此,探索求解运输问题的新的算法成为了当前研究的热点问题。本文通过对运输问题及其相关算法的深入认识,在基本遗传算法求解平衡运输问题的基础上,针对其操作步骤中的不足,研究如何用改进遗传算法求解平衡运输问题。本文主要完成一下工作：1、介绍了本文的研究背景及意义,叙述了运输问题的研究现状,运输问题的描述、模型和组成要素,求解运输问题的相关算法,并点明了这些算法存在的问题。2、重点叙述了遗传算法的基本操作步骤(包括编码、初始群体、适应度函数、选择算子、交叉算子、变异算子、交叉概率、变异概率、停止准则),给出了遗传算法的优点和缺点,详细介绍了遗传算法在实际中的具体应用。3、给出了基本遗传算法求解平衡运输问题的操作步骤,针对基本遗传算法操作步骤中的不足之处,对基本遗传算法进行改进,即主要对选择算子、交叉算子和变异算子进行改进(采用了特殊公式变换的选择算子,均匀交叉算子,翻转变异算子),并且采用自适应交叉概率和变异概率。实例证明了改进遗传算法在求解运输问题中的优越性。