经济发展的不平衡导致贸易流不平衡,使得集装箱空箱的供给与需求严重不均,因此带来了巨大数量的集装箱空箱调运,每年的空箱运量占据了全部集装箱运量的五分之一。同时,航运企业的各项运营成本之中,集装箱管理成本已成为仅次于港口使用费的第二大成本,而集装箱管理成本一半以上是空箱调运成本和与空箱调运密切相关的租箱成本。因此,有效的组织和调配空箱流动,降低集装箱空箱的调运成本对所有航运企业都是至关重要的。但是,空箱调运问题本身的复杂性成为问题解决的瓶颈。遗传算法是模拟自然界生物进化机制发展起来的随机全局搜索优化算法,它借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说。其本质是一种高效、并行、全局搜索的方法,它能在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识。但它自身也有不足的地方,如容易出现过早收敛,局部搜索能力不强等。同时,传统的优化算法如最速下降法,虽然全局搜索能力较弱,但具有较好的局部搜索能力。因此,我们设计了混合遗传算法。即在遗传算法进化的过程中引入局部搜索的最速下降法,弥补遗传算法较弱的局部搜索能力的同时改善其易早熟缺陷。本文将上述混合遗传算法应用于航运集装箱空箱调运问题。首先根据空箱调运问题的特点,提出将班轮公司空箱调运流程分为“制定空箱调运任务计划”的第一阶段和“调运空箱到任务计划出发港口”的第二阶段。针对第二阶段建立空箱调运数学模型,并在此基础上设计了基于整数编码的混合遗传算法来求解模型。最后,通过一系列的试验结果表明,此算法在解决复杂空箱调运问题,寻找最优(近似最优)调运策略上有很好的寻优效果。研究结果对班轮公司空箱调运管理有一定的指导意义。