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随着制造业的快速发展,车间物流体系是否合理对提高企业的经济效益具有重大的影响。而物料配送车辆路径问题作为物流体系的重要一个环节,低效的物料配送会约束生产线高速有效的生产,所以如何规划物料配送路径不仅能带来生产线的稳定运作,而且能提高车间生产的效率。本文以B公司某装配车间物料配送现状为背景进行研究,通过对B公司装配车间物料配送现状进行总结分析,结合车辆路径问题理论明确研究意义。提出了基于车间网络道路约束下的双目标车辆路径问题数学模型,并结合模型特点设计遗传禁忌搜索混合算法进行求解,最后通过B公司某装配车间实例验证了本文模型及算法的有效性,并为企业制定了合理有效的物料配送方案。本文主要研究内容如下:(1)对于经典车辆路径问题数学模型存在的问题,本文从车间实际情况出发,通过在经典车辆路径问题中考虑车间网络通道约束,提出基于车间网络通道约束下以配送车辆数最少和配送总距离最短为双目标的车辆路径问题数学模型,并在模型中同时考虑车辆配送容量约束。(2)考虑到基于车间网络通道约束下双目标车辆路径问题数学模型的特点,对经典遗传算法的基础上进行改进,采用能更直观的看出各车辆配送路径的自然数编码方式,选择算子首先采用最大保留策略,后采用轮盘赌选择个体,交叉算子设计部分匹配交叉方式,变异算子设计逆转变异法,这样操作使得种群多样性增加,不仅能改善算法局部搜索的能力,而且能防止算法过早收敛,最后结合禁忌搜索算法易跳出局部最优解的优点,设计了遗传禁忌搜索混合算法作为本文模型的求解方法。(3)结合B公司某装配车间实例,利用MATLAB软件进行仿真,对B1生产线装配车间10个工位点的物料配送路径进行优化,遗传禁忌搜索混合算法求解结果与车间现配送方案相比,不仅配送总距离减少了170米,配送车辆也减少了1辆,而且车辆平均装载率提升了22.92%。再使用传统遗传算法对相同模型进行求解,对改进前后算法性能对比,使用遗传禁忌搜索混合算法求解配送总距离得到进一步降低,算法收敛速度也更快,算法求解性能也更稳定。最后利用模拟退火算法对直线配送下的经典车辆路径问题进行了求解,分析了两者产生的差异是由于经典车辆路径问题得出的是理想解,而在车间通道约束下的车辆路径问题得出的是最优实际解。经过实例分析验证了基于车间网络通道约束下车辆路径问题数学模型和改进遗传禁忌搜索混合算法的有效性,为企业制定合理配送方案和提升经济效益提供了有效指导。