随着国民经济与物流技术的飞快发展，以及近几年电子商务产业的兴起，对社会物流需求量显著增加，各大公司之间的竞争也越来越激烈，每个企业为了提高自己在市场中的竞争力，都在寻找一种符合自身发展的供应链管理策略。在供应链过程中，物流车辆的调度以及仓储的管理是影响企业运输效率以及成本的关键因素。越库调度是指在物流的任何中间点(仓库或配送中心)只实现收发货的功能而没有货物存储的做法，实现商品从到达配送中心到离开之间的最快速转运，尽量减少商品在配送中心的停留时间，降低仓储成本、提高配送效率。越库调度问题可以描述为在一定约束条件下，如何合理分配车辆与仓门，使得整个运作过程达到利益最优化的问题。越库问题也是一个经典的组合优化问题。　　本文所研究的是带有时间窗约束的越库动态调度问题，求解目标是合理分配货车停靠的仓门以及停靠次序，使得越库作业完工时间最小化。即已知车辆i到达越库中心时间为[Tai,Tbi]，而不知道具体到达的时间点。根据问题，文章将调度过程分为两部分，即1）利用萤火虫优化算法的静态调度部分2）利用本体知识与规则的动态调度部分。　　静态调度部分，将越库车辆i到达越库中心的时间假设为(Tai+Tbi)/2，即将问题转化为确定性问题，建立相应的数学模型，利用萤火虫优化算法来求解，根据越库过程与实际问题的情况，设计了相应的萤火虫编码策略以及禁忌搜索策略来产生初始种群，提出了一种能有效解决多仓门越库调度问题的算法。再根据仓门数量以及货车数量将问题分为小、中、大三种不同规模，与标准遗传算法进行比较实验，验证了萤火虫优化算法在求解越库调度问题的可行性。　　动态调度部分，考虑到越库过程的实际情况，在实际越库调度作业中，难免会有一些动态的事件，如车辆的早到、晚到、未知车辆的到达、越库车辆故障等等，静态调度方案有时候要根据这些突发的情况进行更改以及调整。本文采用构建越库领域本体知识的方法，以Protégé为构建本体的工具，建立相应越库调度本体知识库，主要描述了越库领域相应的类、属性以及实例。然后构建相应的SWRL规则来指导越库动态调度，将这些规则存入本体知识库中，根据不同的动态事件，设计了相应的调度策略。　　最后，本文在基于本体和规则的基础上，通过推理引擎Jess以及Protégé-OWL API，构建了一个越库车辆动态调度系统。模拟了越库动态调度的处理过程。该系统操作方便，界面简洁，能够帮助越库调度管理员快速更新调度策略，提高效率。