在制造业物流系统的设计和管理中，经常要解决多种约束下单目标和多目标的规划和优化问题。在生产实际中这些大都是大规模的NP难问题，用传统的运筹学方法往往不能在有限的时间里获得满意的结果，因此满足不了实际的需要。本书从软计算的设计和制造业物流系统应用的实际相结合的角度出发，在物流优化问题的建模、求解和进化算法的改进与设计方面进行了研究。提出了制造业物流系统中一些典型优化问题的模型并根据这些问题的特点设计了一些改进的进化算法来求解，这些进化算法包括可以克服早熟问题的基于模糊规则的遗传算法、合作遗传算法和并行蚁群算法，可以解决约束满足问题的混合单亲遗传算法和模糊惩罚遗传算法以及可以快速收敛到满意解的快速压缩遗传算法。最后，结合提出的优化问题的模型和求解算法，设计了基于WEB技术的物流优化问题的仿真系统，为用户提供高效、廉价的分布式仿真平台。