集装箱装载优化问题是影响物流领域货物运输配送的关键问题。随着货物跨国流通愈加频繁,使用集装箱作为货物运输单元已经成为当前物流运输的主要选择。在集装箱运输中,集装箱装载率的高低对物流运输成本有着直接的影响。如何提升集装箱装载率,减少每批货物装载所需使用的集装箱数量,进而有效降低运输成本,提高企业竞争力,成为了企业和国内外学者的研究重点。当前解决集装箱装载问题的主流方法是凭借智能优化算法可有效求解复杂性问题的特点,对集装箱装载问题的可行域进行充分搜索,以此求得全局最优解或近似最优解。此方法在集装箱装载问题的研究中取得了一定成效。但是,考虑到部分智能优化算法对解决集装箱装载问题存在部分局限性和缺陷,导致对问题的求解无法得到进一步的提升。因此,探究更适用于集装箱装载问题的优化算法,并通过对其改进优化后,使算法可以更加高效的完成对集装箱装载问题的求解,成为了目前的主要研究目标,并且,如何让改进后的算法更加贴合于现实约束条件下的集装箱装载环境,也是当前需要攻克的任务与难题。本研究通过分析传统差分进化算法的在各阶段特性,结合模拟退火算法的核心思想与基于组合优化的启发式方法,在现实约束下完成了对集装箱装载问题的有效求解。首先通过启发式方法完成改进的种群分布方式的初始化装载分配,生成算法初始种群,降低算法初期搜索解空间可能出现的盲目性和不确定性,明确算法寻优方向;然后,在差分进化算法的变异过程中引入模拟退火算法的退火过程进行优化,增强了算法逃脱局部极值的能力,极大提高了算法的全局搜索性能,进一步扩大了差分进化算法的自适应性优势,并且提出了从问题模型建立到改进差分进化算法设计的一整套解决方案。首先对研究背景和研究现状做了综述,确定了集装箱装载领域的研究内容和目标,描述了集装箱箱内装载领域存在的问题并提出对于此问题的研究思路;其次,通过基于组合优化的启发式方法完成现实约束下的集装箱装载问题的数学模型构建,并且在深入分析了差分进化算法优势和缺陷的基础上,提出了一种结合模拟退火算法的改进差分进化算法,并对算法模型进行了具体分析,给出了算法流程;最后,基于所提出的改进算法,设计并编写了一套可视化装箱系统,采用国际通用算例及企业提供的货物数据验证了本文所提出算法的有效性和实用性,不仅在国际通用算例上达到了90.32%的平均装载率,并使得企业货物数据的平均装载率从81%增长到了87.86%,减少了集装箱的使用数量,证明了改进差分进化算法对解决集装箱装载问题的有效性,开拓了差分进化算法的应用领域,为集装箱装载领域的装箱系统设计提供了参考价值,具有一定的现实意义。