运输和装卸是物流配送系统的两个重要环节，从成本上看，运输成本在物流配送成本结构中更是占据了保证大的比重。从运输环节中抽象出来的科学问题是车辆路径问题，从装卸环节中抽象出来的科学问题是装箱问题。在过去的几十年时间里，关于车辆路径问题和装箱问题的研究都分别取得了长足的发展，但一直以来对于这两个问题的研究是独立进行的。
在现代化的物流配送体系中，很多时候需要同时考虑运输和装卸这两个问题，比如家电、家具的送货上门服务。对于这类问题，只有将这两个环节同时进行考虑，才能既保证所选择的配送线路成本大力度优惠，又保证货物能够全部合理地装箱入车。将运输和装卸联合起来考虑的科学问题称之为考虑装箱约束的车辆路径问题，近年来这一问题开始逐渐引起靠前外学者的关注。目前，关于这类问题的研究较少且松散，没有形成系统的知识结构，不利于学者们进行深入的研究和广泛的交流。
本书在充分研究现有文献的基础之上，结合物流配送的实践经验，总结考虑装箱约束的车辆路径问题的基本思路和基本方法，很终成功建立多个相关数学模型并提出求解算法。

第一章 中国物流业发展概况
第一节 中国物流业发展概况
第二节 本书框架
第二章 车辆路径问题研究现状
第一节 车辆路径问题描述
第二节 车辆路径问题分类及研究现状
第三章 装箱约束车辆路径问题研究现状
第一节 问题的提出
第二节 总体研究现状
第三节 二维装箱约束车辆路径问题研究现状
第四节 三维装箱约束车辆路径问题研究现状
第五节 国内研究现状
第四章 装箱约束车辆路径问题概述
第一节 二维装箱约束车辆路径问题描述
第二节 三维装箱约束车辆路径问题描述
第三节 装箱约束车辆路径问题的求解算法介绍
第五章 智能优化算法概述
第一节 绪论
第二节 遗传算法
第三节 禁忌搜索算法
第四节 模拟退火算法
第五节 蚁群算法
第六节 粒子群算法
第六章 多车场、多车型、多产品车辆路径问题模型及算法
第一节 多车场、多车型、多产品车辆路径问题数学模型
第二节 模糊遗传算法
第三节 数值试验
第七章 考虑随机需求车辆路径问题模型及算法
第一节 考虑随机需求车辆路径问题数学模型
第二节 免疫遗传算法
第三节 IA-GA算法收敛性和复杂性分析
第四节 数值试验
第五节 本章小结
第八章 带二维装箱约束的车辆路径优化问题研究
第一节 带二维装箱约束的车辆路径优化问题数学模型
第二节 GQPSO算法
第三节 数值试验
第四节 本章小结
第九章 求解带二维装箱约束的车辆路径优化问题的混合自适应遗传算法
第一节 带二维装箱约束的车辆路径优化问题数学模型
第二节 自适应遗传算法
第三节 数值试验
第四节 本章小结
第十章 考虑三维装箱约束的车辆路径问题模型及算法
第一节 考虑三维装箱约束的车辆路径问题数学模型
第二节 引导式局部搜索遗传算法
第三节 数值试验
第四节 本章小结
第十一章 考虑三维装箱约束的多车场车辆路径问题模型及算法
第一节 考虑三维装箱约束的多车场车辆路径问题数学模型
第二节 引导式局部搜索混合遗传算法
第三节 数值试验
第四节 本章小结
参考文献
作者相关研究成果