随着物流业向全球化、信息化及一体化的发展,配送在整个物流系统中的作用变得越来越重要。其中,运输线路是否合理直接影响到配送成本和效益,选取恰当的车辆路径方案,可以提高服务质量,增强客户对物流环节的满意度,因此车辆路径优化问题得到了学者和物流企业的高度关注。传统的车辆路径问题只考虑了车辆运行中单纯的取货或者送货的过程,而带回程取货的车辆路径问题则多数要求车辆先服务送货客户节点,后服务取货节点,即车辆只在配送过程中完成送货任务,在配送回程的过程中完成取货任务,没有将取货和送货结合起来考虑,造成了运输路线的迂回,加大运输成本。本文所研究的同时带取货和送货的车辆路径问题(Vehicle Routing Problem with SimultaneousDelivery and Pickup,VRPSDP)没有取送货先后顺序的要求,将运输过程中的送货与取货过程作为一个整体进行考虑,减少了车辆运输距离,提高企业经营效益。本文首先论述了车辆路径问题的基本理论及其常见求解算法,然后在此基础上考虑到车辆启用数量和车辆运输总距离对运输总成本的影响,建立了以运输成本最小为目标的VRPSDP数学模型,确定了遗传算法作为本文模型的求解方法,设计了更适合于求解VRPSDP模型的染色体编码方式以及遗传算子。最后,应用修正的Solomon R101算例进行仿真实验,分别求出基本遗传算法和改进遗传算法下的最优目标函数值与最优车辆路径安排方案,通过对两种算法的对比分析验证了本文所建模型及求解算法的有效性和合理性。