H公司作为我国重要的烟草行业国有企业,面对新形势对物流结构模式优化升级十分紧迫。从H公司卷烟物流的实际运作来看,车辆装载问题(Vehicle Filling Problem)和车辆配送路线规划(Vehicle Routing Problem)这二者间的联系十分密切,例如车辆装载问题里货物的装载顺序是由路径优化的配送结果决定的,而在车辆路径优化过程中必须被车辆的装载能力与车厢空间的利用情况所约束,故将VFP和VRP进行联合规划统筹考虑。本文针对卷烟物流配送优化问题,以地市一级的周转中心为基础,从卷烟商品装载码放优化和配送线路优化入手,研究结合H公司卷烟货物配送实际订单量以及车辆与配送情况,对VFP与VRP二者实施联合优化,并建立起了具有卷烟配送特征的联合优化算法模型。采用动态遗传算法对配送路线进行优化与货物装载的实际约束相结合的方式,对卷烟装载与路线进行联合优化。在卷烟装载约束部分充分考虑,例如货物码放分层规则先进后出、货车的载重能力、装箱商品互相承载面等此类限制因素,同时使用启发装载优化算法确保路线内车辆装载效率处于较高水平。在确保取得最优的配送路线同时,可以提升装载车辆的配送效率,保证路线实际优化方案的可行性。本文对构建的H公司卷烟装载与路线联合优化算法,进行数据测试后结果显示,该优化算法在满足了H公司卷烟装载约束的同时,不仅显著降低了卷烟配送运输的总里程以及发车总次数,而且提高了卷烟运输车辆的装载效率。因此,该算法对降低H公司烟草物流配载运输物流成本的同时,提高其物流运营水平具有一定的理论和实际价值。