【研究生数学建模E题详解】涉及的主要知识点是数学建模和优化算法在物流运输计划中的应用，特别是针对货运车的装载调度问题。该问题是一个典型的整数线性规划问题，旨在最小化运输成本和提高车辆的实载率。
1. 整数线性规划：在物流运输问题中，整数线性规划用于建立数学模型，描述车辆、货物和运输路线之间的关系。模型的目的是确定每辆车应装载哪些货物，以及如何规划路线，以便在满足各种约束（如车辆载重、体积限制、卸货顺序等）的同时，使总成本最小化。
2. 分支定界法：当问题规模较大，无法直接求解时，可以使用分支定界法。这是一种求解整数线性规划的有效方法，它通过分割问题空间来搜索最优解。分支定界法通过不断分支和约束细化，最终找到全局最优解，减少了迭代次数和运行时间。
3. MATLAB GUI：MATLAB图形用户界面可用于设计交互式的软件模拟，展示不同配置下的分配方案。通过GUI，用户可以直观地看到在总费用最小化前提下，如何快速找到程序运行时间和效率都较高的解决方案。
4. 算法比较与调优：在模型中，比较了两种算法（如整数线性规划和分支定界法）的性能，包括迭代次数和运行时间。这种比较有助于选择更适合实际问题的算法，提高算法的利用率。
5. 启发式算法：在处理复杂的装箱调度决策时，启发式算法如分类器被用于简化问题。这里，启发式算法将货物分类，降低分类数，从而优化装箱策略，减少车辆使用数量。
6. 两阶段法：在有路径约束的条件下，采用两阶段法，首先优化车辆数量，然后优化路径。这种方法可以确保在考虑路程时，优先考虑货物分配，再考虑路线优化，以实现更好的效率。
7. 货物分类与混装：根据货物的尺寸，将货物分为多个类别，并运用启发式算法进一步减少类别。允许不同类型的货物混装，可以更有效地利用货运车的空间，减少车辆使用，降低成本。
8. 限制条件：问题中提出的限制条件，如车辆不回头、只卸货不上货、货物体积和重量不超过车厢限制等，都是构建数学模型时必须考虑的关键因素。
9. 成本分析：影响成本的因素包括货车数量、车型选择、行驶里程等。优化策略包括按成本低的车型优先装载、优先考虑远距离货物、保证货物稳定装载等。
通过对这些问题的深入理解和建模，可以为物流公司提供科学的决策支持，以降低运输成本，提高运输效率。数学建模和优化算法的应用对于解决实际物流问题具有重要的理论价值和实践意义。
