集团现金池业务是指集团母公司通过建立“现金池”以委托贷款的形式,将所有本地区及跨地区子公司的资金进行统一调配,化外源融资为内源融资,实现集团资金的高度集中管理。集团现金池管理系统主要解决两个问题:如何化解资金集中过程中和集中后的大量手工操作,如何避免内部交易不必要的资金流动以减少集团级别财务税费成本?本文深入调研了目前集团现金池业务的国内外发展现状,分析了现有的现金池系统仍然存在的缺陷和有待解决的问题,在实现现金池常规业务的基础上,将集团现金池模式下集团内部各公司之间的财务往来活动抽象成为一个受现金池资金余量约束的资源受限项目调度问题,并通过对目前现金池业务最新发展方向的研究,引入了在日间统一结算前要求各子公司提交未来一段时间内财务活动预测的做法,为现金池模式的资金调度创造出更大的可操作空间。通过对资源受限调度问题众多解决策略和方法的研究、比较,最终采用结合了遗传算法整体寻优能力、鲁棒性强和模拟退火算法局部寻优能力强的优点的混合遗传算法,该算法被相关领域学者证明在被用于解决超过120个活动数量的较大规模RCPSP时具有相对最佳寻优能力。通过该算法的应用为常规现金池系统增加了财务成本智能优化功能,自动生成资金归集、拨款、支付的优化调度方案,为解决集团现金池系统贷款审批决策依赖人工参与、决策速度慢,以及集团现金池模式所带来的财务成本侵蚀委托贷款收益的问题提供了一种有效解决策略,并通过实验验证了该混合遗传算法对于优化集团现金池财务成本的可行性。