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生产和运输是制造性生产企业的两个关键环节，国内外学者对生产环节和运输环节中的优化问题，如车间调度问题（陈荣秋、马士华，1999）、车辆路径问题（Toth and Vigo，2001）等进行了大量研究，并取得显著成果。然而，长期以来生产和运输分别由企业的不同部门独立运作，由于生产和运输环节存在着不同的资源约束与不同的目标，使得各部门在独立制订各种计划时只追求自身利益最大化，而忽视整体利益。因此，如何有效协调生产和运输环节，使企业的整体利益最大化，成为企业提升竞争力中面临的一个难题，也成为理论界研究的热点问题。Chen（2010）综述了生产和运输协同调度的相关工作，根据订单的交付方式对现有模型分类，并指出已有的大多数文献通常简化了车辆运输路径，往往假设采取多辆车直运或者供应链系统中只有一个客户。事实上，车辆运输路径远远比上述情况复杂，在一个协同模型中同时考虑生产与运输两个阶段的决策非常困难。而且，如果生产和运输决策是由不同的公司或者部门来制定，协同将更加困难。近几年，很多学者也逐渐开始重视这个领域的研究，不断挑战新问题，并通过研究得出了一些好的解决方法和应用范例（Boudia and Prins，2009；Bard and Nananukul，2010；Armentano et al.，2011；Adulyasak et al.，2012；Ullrich，2013；Jha and Shanker，2013）。另外，Chen（2005，2010）指出基于时间的目标函数是现有的生产和运输协同调度文献的一个重要研究方面。本书试图研究在分别给定订单生产完成时间与未给定订单生产完成时间下的单机生产与多车辆运输协同调度问题，根据不同的时间目标函数与约束建立相应的数学模型，并提出各种启发式算法来解决不同的问题。预期研究成果在能解决本研究问题的同时，也会对生产与运输协同调度领域的现有理论进行有益扩展，为相近的其他问题的研究提供借鉴。
电子消费品行业（Li et al.，2005；Li et al.，2006；Stecke and Zhao，2007）、报纸行业（Van Buer et al.，1999）、混凝土（Garcia and Lozano，2004）和保鲜食品行业（Chen and Vairaktarakis，2005；Amorim et al.，2012）等，大多采取MTO生产模式，生产是配送的前一级，无中间库存。如果订单的生产在配送开始之前完成，将会导致订单在临时库存中等待，进而产生相应的存储成本，且消耗产品的寿命。如果订单生产延期，将会导致配送的延迟，进而产生延迟配送的附加成本及客户的不满。通过作业车间生产和运输合理的协调调度可以降低企业物流成本，并提高客户满意度。因此，对生产和车辆路径协同调度问题来说，可根据当前企业的生产能力、运输能力及作业车间中正在加工的订单数目来确定作业车间中订单生产的排序，从而保证生产完毕的订单可以尽快送达到客户，使生产和运输紧凑衔接。通过运作层面上对订单的生产和运输进行集成调度，对企业现实问题构建量化模型，提出可行算法，优化生产和运输协同过程中产生的多个目标，有效降低企业的供应链运营成本、提高客户服务水平，从而带来可观的经济效益和发展空间。