汽车制造业是国民经济的支柱产业之一,是许多先进的管理理念与运作模式的先驱者。汽车零部件与整车物流分别服务于汽车生产制造与销售,是影响汽车企业运作效率的重要环节。针对现阶段实际运营中的难题及现有研究中的不足,本文研究汽车零部件与整车物流运营中关键的车辆调度问题,主要内容如下:首先,本文研究了根据汽车装配生产线上随时间变化的实际需求,从供应商园区到生产线边的零部件配送问题。传统的汽车零部件物流模式容易造成库存成本高、个别零部件长期滞压或突然短缺等问题,因此许多汽车企业在装配厂旁开设了供应商园区,聚集了部分零部件供应商并直接向生产线提供零部件。现有文献中缺乏考虑生产线实际需求以及供应商园区特征的相关研究。因此,针对新兴的基于供应商园区的零部件配送模式,本文研究根据有限时间范围内各零部件的实际需求,制定相关零部件的配送任务使得配送车辆的总工作时间最小,并保证各零部件在生产线边缓冲区的库存水平时刻满足上下限约束。其中,根据供应商园区特征,配送任务的工作时间包括园区到生产线的往返运输时间以及由车辆访问园区内供应商数量决定的操作及等待时间。并且,配送过程中各零部件使用供应商提供的原始包装,因此每次配送每种零部件的数量只能是其单位包装内零部件数量的整数倍。针对上述问题,本文构建了整数规划模型,分析了问题的难解性与可行性条件,并提出了基于列生成的优化算法。基于随机算例的数值实验和基于实际数据的案例分析结果表明,本文所提出的算法能够高效地求解上述问题,从而帮助汽车企业降低供应商园区零部件物流的运营成本。其次,从整车物流中最为基础的一类配送网络出发,本文研究了城市地区的商品车配送问题。该问题考虑将商品车从一个出发仓库配送至位于该仓库所在城市或城市周边地区的一组经销商。针对该问题的特征,本文定义了商品车的配送价值与拼车成本。其中,配送价值越大表示商品车需要被配送的优先级越高;拼车成本取决于经销商之间的直接运输距离之和,反映了各承运车需访问经销商的数量与聚集程度。并且,各承运车负责配送的商品车必须满足满载约束和本文所提出的嵌套式组合装载结构约束:在商品车分类的基础上,将承运车看作由给定数量、不同类型的装载车位组成,且各车位只能装载类型小于或等于自身类型的商品车。该约束充分考虑了整车装载的组合优化本质,弥补了现有整车物流相关研究中基于重量或长度的装载约束不能保证实际操作可行性的不足。针对城市地区商品车配送问题,本文构建了整数规划模型,并在模型重构及分解的基础上,提出了基于列生成及分支定界的启发式算法。根据该算法的结构特征,本文比较了基于串行计算和多核处理器并行计算的两种算法实现结构。数值实验与案例分析结果表明,本文所提出的算法能够高效地为城市地区的商品车配送问题生成优化的配送方案,并具有天然的并行计算结构,能够利用并行程序降低计算时间。最后,基于我国最大的第三方汽车物流公司的运营现状,针对位于不同出发城市的多个出厂仓库与位于不同目的城市的多个目的经销商所构成的多层网络,本文研究了商品车取送路径优化问题。该问题以平衡第三方物流公司服务水平与承运车运输成本为目标。其中,第三方物流公司服务水平体现为每天所处理的商品车配送订单的数量与配送价值,配送价值取决于配送订单发布后未能被处理的滞留天数以及是否被目的经销商定义为紧急订单;而各承运车在多层网络上的运输成本包括由访问不同城市的路径所决定的运输成本以及由各城市内访问出厂仓库或目的经销商的数量所决定的访问成本。商品车取送路径优化问题也需要考虑嵌套式组合装载结构约束和满载约束,从而保证所生成的取送方案在实际运营中的可行性,还需要考虑承运车与目的城市之间的访问限制约束以及城市间取送路径规划的相关约束。针对该问题,本文提出了基于列生成及动态规划的启发式算法,其中,为了高效地生成必要的新列,对定价子问题进行了松弛再通过本文提出的动态规划算法精确求解。本文证明了算法每次迭代时都能基于松弛子问题的最优解生成原问题最优目标函数值的一个上界,并在此基础上为算法增加了提前终止策略、基于局部搜索的整数解改进算法及松弛子问题循环求解策略,结合并行计算结构提高算法在实际应用中的绩效。数值实验与案例分析的结果证明了上述算法及策略的有效性与高效性,能够为第三方物流公司实现科学化、智能化的整车物流决策提供核心算法支持。综上,本文对汽车零部件及整车物流中关键的车辆调度问题进行了深入分析,针对问题的不同特征分别提出了高效的优化算法,不仅为现阶段相关运营实践提供了科学有效的方法支持,更是进一步推动汽车物流服务向信息化、智能化方向发展以及汽车行业实现供应链协同优化运作的重要基础。并且,本文研究了基于数学规划与列生成的优化算法在针对不同特征的车辆调度问题中的设计、改进、测试与评价方法,丰富并完善了组合优化领域和算法设计领域的研究内容。