航空货运领域是国内快递企业未来发展的核心,快递企业筹谋航空快递的微利和无利时代已经来临。科学的指导快递企业的航空货运装载问题,避免不必要的空间浪费,降低航空运输成本,提供给收件人优质的快递服务,具有一定的理论价值与现实意义。首先,对国内外研究航空货运装载问题的现状进行介绍并归纳总结;本文主要研究我国快递行业,这个行业的货物有一定的特点,综合考虑产品的时间要求、大小、用途和性质,将通过航空运输的货物进行分类;分析了飞机机舱装载方式,分成客机腹舱装载和全货机装载两种情况;阐述了普通货物的一般集装箱装载问题,将为后续研究奠定了理论基础。其次,分别构建了客机腹舱装载优化模型和全货机货舱装载的优化模型。在描述航空货运装载问题的基础上,对客机腹舱装载问题和全货机货舱装载问题的约束条件进行比较分析;建立约束条件时,考虑了重量约束、体积约束和重心约束;以载重量利用率和容积利用率综合最优为目标;模型假设和设定参数,对集装器的型号和数量优化。再次,借鉴一种基于空间分割的启发式算法,利用启发式算法的优点,确定初始种群。结合基于克隆选择的免疫遗传算法,设计了混合克隆免疫遗传算法。设计算法时,加入克隆算子,同时,区分适应度和亲和度个体的不同,采用不同数量的克隆规模,保障了种群规模的数量,同时保证了种群的多样性,此外,免疫算子最大限度的保留父代信息。用优化函数通过与免疫遗传算法、遗传算法进行性能测试,证明该算法的优越性。最后,根据YT快递企业的装货单部分数据的信息,通过Matlab软件分别求解客机腹舱装载算例和全货机货舱装载算例,在不同实验值的情况下,都得到较好的载重量利用率和容积利用率综合最优值。对两个算例对比分析,重点突出全货机对多种集装器的使用,且都得到了较好装载方案和最优值。本文研究的算法为航空货运领域的装载问题提供新的求解思路,研究成果将为快递企业解决航空货物的飞机装载问题提供理论依据和实用性的参考价值。