循环取货是一种新型的供货模式,在国外已经得到广泛应用,取得了良好的经济效益,但是在国内发展缓慢,仅仅在少量大型汽车制造企业的入厂物流中得到应用,与其相关的理论研究和实际应用的实施研究也不多。循环取货的运作流程和操作管理,都有区别于传统供货模式的特殊要求和应用条件。在此背景下,本文在吸收国内外循环取货成功实施经验的基础上,通过文献查找与相关物流运作企业实际调研结合,采用理论联系实际的方法,对循环取货展开研究。本文首先对循环取货的理论方法和运作模式展开分析和阐述,接着针对运作实施中很多企业片面追求“零库存”或较低库存导致运作总成本居高不下的问题,建立了一种新型的循环取货计划数学模型,模型中综合考虑取货频次对库存成本和运输成本的影响,并给出两种求解方法对模型进行求解。一种利用启发式算法,首先求得“零库存”情况下取货路线,然后对取货计划进行批次合并及相应的取货路线调整,降低运作费用;另一种综合考虑不同取货计划下的库存成本和运输成本,利用遗传算法的全局搜索能力进行求解,并针对模型的特点对染色体编码和交叉变异进行特殊设计。循环取货中的一个关键要素为取货路线的设计,合理的路线安排是循环取货顺利实施的基础,直接影响运输费用的高低。在接下来的章节中,本文建立了需求可分的车辆路径问题模型,模型中取消了每个供应商只能由一辆车进行取货的限制,并设计了禁忌搜索算法对模型进行求解。在禁忌搜索算法的设计中,对算法中的关键要素结合模型的特点进行设计,通过与文献中的算例相比较,说明本文设计的算法具有很好的解决效果。最后本文给出循环取货的具体算例,利用本文给出的两种算法进行求解,通过对求解结果的比较说明了本文给出的计划模型的合理性,同时也说明了循环取货的运作规划中,必须充分考虑库存费用和运输费用的相互联系,合理地进行取货计划安排,可以有效地减少运作费用。