当今社会,同行企业之间的竞争已不仅仅是产品质量的竞争,还有客户服务质量的竞争。在工程机械制造行业,具有一定生产规模的企业都有自己的客户服务系统,提供售后服务,其信息化程度随着计算机的发展也愈来愈高。然而由于设备的复杂性,客服系统目前在派工调度方面的能力仍然比较薄弱。工程机械作为基础建设的大型装备,对维修能力的要求较高,一般是由服务人员乘坐专用服务车赶赴现场进行服务,涉及人车的联合调度。本文旨在通过对人车联合调度派工问题的优化模型及求解算法进行较为深入的研究,为客户服务系统的调度派工提供决策支持。主要研究工作如下:首先研究了基本的单次单任务分派问题。在服务资源充足,服务人数目多于待修任务的情况下,对于一个服务人,单次派工至多安排一项任务。在考虑路径长度、维修时长的前提下,建立了以总时间长度最小化为优化目标的数学模型,提出了两类场景的解决方案。对于带优先次序的分派问题,利用改进的Dijkstra算法求解。对于统一调度问题,提出了一种基于二分图最小权匹配的混合遗传算法进行求解。最后通过算例的对比分析,证明了所构建模型与求解算法的有效性。进一步考虑服务资源不足的情况,服务人数目少于待修任务,对于一个服务人,单次派工安排多项任务,并规划路线。同时为了避免多技能员工的过劳,提出了工作量平衡的约束。在考虑路径长度、技能匹配度、维修时长、工作量平衡的前提下,建立了以最小化总时间长度和平衡工作量为优化目标的数学模型。证明了此类场景下服务车与服务人匹配、服务人与任务点组合的独立性,研究的重点在于服务人的任务分派和路线规划。按照先分派再规划的思想,设计了一种基于蚁群算法的两阶段分类策略。第一阶段,引入分类信息素的概念,设计了一种任务分派方案,将任务分派到服务人。第二阶段,改进蚁群算法的初始化策略,对服务人的任务路线进行规划。每次的结果作为下一次迭代时分类策略的启发因子,不断改进解。最后结合文献中的算例,与分段染色体遗传算法对比,验证了本文模型及算法的优越性。在服务资源不足的情况下,引入时效性的概念,研究了带时间窗的单次多任务分派问题,提出了一种混合果蝇优化算法。针对果蝇优化算法常用于解决连续问题的特质,对人车一体化调度问题进行了矩阵编码,改进了果蝇算法的初始化策略。针对矩阵编码,提出了三种算子,并引入后优化环节改善解。针对种群依赖最优解容易陷入局部最优的情况,设计了基于切换机制的局部搜索策略,保留最优解和次优解。最后通过大量算例验证了改进策略的有效性,并同灾变遗传算法对比,验证了本文提出的混合果蝇优化算法解决该类问题的优势。最后设计了面向工程机械客户服务的人车联合调度派工系统,该系统可为工程机械制造企业提供有效的售后服务调度方案。为提高实用性,设计了Web端和Android端,将人车联合调度派工模型及算法融入系统,以某企业某日的客户报修单为例,进行优化求解并得到了派工方案。结合实际交通路线,展现了路径规划结果。