随着物流的快速发展,配送在整个物流系统中所起的作用越来越显著。国内外许多学者用现代的思维与方法对配送中的许多问题展开了大量研究,以此来提高配送效率、降低配送成本、提供更好的服务。车辆路径问题(Vehicle Routing Problem, VRP)和车辆装载问题(Vehicle Filling Problem, VFP)作为物流配送中的两个核心问题自然成为了研究的热点。本文将这两个在配送过程中相互联系、相互制约的问题结合在一起考虑,进行整合研究,从而来达到同时优化货物配载方案与车辆路径方案的目的。本文的研究重点有两个：(1)建立起新型的货物配载与车辆路径组合优化模型；(2)用改进遗传算法设计出适合于求解该模型的算法,并用它来求解相应的问题。本文首先概述了货物配载与车辆路径的国内外研究现状,对物流配送优化的理论进行了分析,并选择出了将要整合的货物配载模型与车辆路径模型,其中,货物配载为二维的货物配载问题,车辆路径为非满载的车辆路径问题。在此基础上,分析和解决了整合过程中遇到的问题,建立了货物配载与车辆路径组合优化模型。接下来,选择了遗传算法来求解该模型,对基本遗传算法进行了改进。然后,对算法中的每个步骤进行了具体而详细设计,在设计过程中,为了让算法简洁、高效且适合于求解该组合优化模型,对遗传算法的许多步骤作出了改进。同时,在设计过程中,还采用MATLAB软件编写了程序,对设计的算法进行了实现。最后,按照算法编写的MATLAB程序求解了实际中的相应问题。程序在短的时间内就得出了很好的结果,实验结果证明了货物配载与车辆路径组合优化模型及算法的可行性和有效性,具有很高的实用价值。