随着我国社会经济的快速发展,物流行业作为社会经济发展的基础性行业,在我国社会经济发展中扮演着越来越重的作用。配送中心作为物流服务链的重要组成部分与枢纽环节,配送中心的运营效率直接影响到整个物流服务链的效益。配送中心运营效率的核心问题是配送中心成本问题,即在保证配送中心服务质量的情况下,如何使配送中心总成本达到最优的问题。本文基于时间驱动作业成本法与信息熵理论,并结合配送中心作业流程,建立了基于时间驱动作业成本法与信息熵理论的配送中心成本优化模型。并利用MATLAB遗传算法与直接搜索工具箱(GADS)对模型进行求解,基于约束原理对模型优化结果进行改进,利用案例分析,验证了基于时间驱动作业成本法的配送中心成本优化模型的可行性并达到对案例进行优化与改进的目的。基于以上研究成果,本文做了以下工作：首先,本文的第一章与第二章分别为绪论与配送中心成本优化及相关理论概述部分。这部分为基础性的背景介绍,选题意义与基础理论阐述,通过上述介绍与说明,为下一部分的配送中心成本优化模型的构建奠定了坚实的理论基础。其次,论文的第三章为配送中心成本优化模型构建部分,为论文的核心章节。本章中,将时间驱动作业成本法原理,信息熵理论与配送中心成本理论融入到配送中心成本优化模型的构建中,建立了配送中心总直接成本最小与配送中心未分配间接成本最小的二元目标优化模型。本文的第四章为算法设计章节,主要目的为服务于模型的求解。本章节的主要内容分主要包含两个知识点,即对遗传算法各个步骤的详尽阐述与说明,与MATLAB遗传算法与直接搜索工具箱(GADS)的使用说明。在GADS的使用说明中,着重介绍了M文件的编写与调用方法。论文的最后一个部分为案例分析与论文总结部分。案例分析部分主要包括案例背景的介绍,模型相关参数的计算,遗传工具箱运行结果,约束原理对未分配问接成本最优解的改进与优化结果意义阐述。论文总结部分则主要包含本论文做了哪些研究工作及本论文存在哪些不足及后续研究展望。