目前,汽车发动机生产商需要从不同的零部件供应商处采购零部件运回自己的工厂进行组装生产。零部件的运输过程大多由零部件供应商主导,他们负责安排车辆运输,并向发动机生产商定期结算相关费用。这种运输大多采用点对点运输,即从各供应商处将零部件直接运往工厂。由于点对点运输多采用整车长途运输,很难实现满载,无法形成规模效益,所以导致车辆使用率低下、运费高昂。随着零部件的需求量逐渐变大,零部件供应商的数量也在逐渐增加且分布十分广泛,以点对点运输为主的物流产生的问题逐渐显现出来:运输成本高、车队管理混乱、运输信息传递滞后等等。而且为了降低库存,企业正在加大零部件供应商的供货频次并减少因此产生的运输费用。为解决数量多、批次频、时效性较高的汽车发动机零部件需求问题,汽车发动机生产商提出建设集散中心,对零部件实施循环取货的运输模式。在该运输模式下,不仅有多种车型,而且运输路径有供应商-供应商-集散中心-工厂和供应商-供应商-工厂两种情况。基于此,本文以整个过程总费用最小为目标,车的容量限制、流量均衡等条件为约束,构建优化模型,求解多车型条件下集散中心的选址问题和车辆路径选择问题。然后,将遗传算法、节约里程法和2-opt算法结合运用进行编程求解,确定集散中心的选址方案及车辆运输路径。最后,以DZ汽车发动机生产企业为例,将其60家零部件供应商一周的实际数据作为基础数据,基于全国公路网,借助VBA编程和mapinfo等软件工具进行实例分析和验证。结果表明:新的运输模式不仅提高了车辆的装载率,降低了成本,还能便于管理,具有有效性、经济性和实用性,意义重大。