货物积载作为运输过程中的一个关键性环节，对提高运输工具的利用率、提升货物装载的优化程度、提高配送业务的效率和物流企业竞争力都有重要的现实意义。　　货物积载问题是一个受现实条件约束较多的组合优化问题，在理论上属于NP-hard问题，目前大多数许多学者只针对集装箱这一运输载体存在的积载现实问题进行了刻画，对于其他运输载体的积载问题研究较少，所以本文在网购兴起，运输货物种类增多且公路运输中运输工具装载效率偏低的大背景下，分析了部分特殊货物在交通运输过程中存在积载问题，例如怕压易碎货物上方不能放置重大件货物;装在宠物箱中的宠物要放置在积载空间的最上方，避免活物因窒息死亡。因此，本文认为需要对传统的积载模型进行改进，即考虑到这些特殊货物分层的特点，在模型中加入了可以描述这些特点的现实约束条件。针对传统的积载问题所提出的优化算法很难快速的对本文的模型进行求解，本文根据模型中约束的数学特征，考虑了货物积载中运输工具承载能力、稳定性、某些货物因自身性质需要特殊放置等因素，设计了启发式规则与遗传算法相结合的混合遗传算法。　　应用本文所设计的模型与算法对某物流公司的实际装货清单进行装箱方案设计，在满足运输工具装载能力、稳定性、以及本文所重点考虑的特殊货物的放置位置的条件下，使运输工具获得了相对较高的空间利用率，证明本文模型及算法的合理性与实用性。同时算法求解速度较快，为解决现实运输过程中，考虑到怕压易碎、托盘货物、活物等货物的积载问题提供了良好的理论基础与现实意义。