随着企业之间竞争越来越激烈，每个企业为了提升自己的竞争力，都在寻求一种高效、适合自身发展的物流配送策略。越库是一种先进的调度策略和运作模式，能够减少物流环节、加快配送速度，作为越库作业的重要环节，车辆的优化调度能够大大降低越库作业时间。信息化发展使得顾客的需求越来越多样化，货物的批次变多批量变少，面对这种变化，车辆调度过程中车辆能否中断将直接影响越库作业的效率。因此，本文以车辆中断调度为切入点，研究越库作业模式下最小化越库作业完工时间和成本的车辆调度问题。　　首先，本文在传统非中断车辆调度模式的基础上，提出了中断式车辆调度模式。在对中断式车辆调度模式作业流程、优点进行分析后，根据库门数量、车辆停靠模式、产品种类和数量等约束条件，建立了以最小化越库作业完工时间为目标的混合整数规划模型，在本模型中入库车辆的卸货过程不可以中断，出库车辆的装货过程可以中断，但中断次数有一定限制，通过决策入库车辆和出库车辆的停靠顺序，达到最小化越库作业完工时间的目标。然后针对所研究问题的特点，采用粒子群算法进行求解寻优，数值实验结果表明本文提出的中断式车辆调度模式在完工时间上相较于非中断车辆调度模式降低了13％左右。　　其次，本文考虑入库车辆到达时间不确定的情况，引入车辆到达时间、车辆停靠方式等约束条件，构建了以最小化越库车辆调度成本和成本变动为目标的双目标双层优化模型。在本模型中，入库车辆到达越库中心的具体时间是未知的，但通过RFID等物联网技术，每辆入库车辆到达的时间窗是已知的。模型第一个目标为最小化越库车辆调度成本，包括卸货成本、装货成本以及入库车辆的等待成本;入库车辆到达时间的不确定性会带来较大的成本变动，而成本变动的大小决定着调度计划的稳定性，所以模型第二个目标为最小化越库车辆调度成本变动。针对所研究问题的特点，采用遗传算法对模型进行求解并与先到先服务策略进行比较，通过对比分析发现，本文提出的模型在最小化越库车辆调度成本和稳定成本变动方面作用显著。　　本文的研究考虑了车辆可中断以及车辆到达时间不确定等情况，旨在为越库中心实际运作提供一定的决策依据和指导。同时，论文中的模型和算法可以为越库研究提供理论支持。