随着物流业的快速发展，配送在物流系统中的作用变得越来越重要。车辆装载问题（Vehicle Filling Problem，VFP）和车辆路径问题（Vehicle Routing Problem，VRP）作为物流配送中的两个核心问题自然成为了研究热点。本文在概述国内外VFP研究和VRP研究的基础上，充分考虑这两个问题相互联系、相互制约的内在关系，将这两个问题进行整合研究，从而达到同时优化车辆配送路径与车辆装载方案的目的。本文的研究重点有两个：1）构建新型的VFP&VRP联合优化模型；2）用混合遗传算法设计VFP&VRP联合优化模型的求解算法，并用来解决相应的实际问题。本文首先回顾了VFP、VRP和VFP&VRP的国内外研究现状及物流配送相关理论，并对将要整合的VFP问题和VRP问题进行了详细阐述与建模。其中，VFP为三维多车型VFP，VRP为非满载的VRP。在此基础上，本文以VFP与VRP的相互制约、相互联系的内在关系为切入点，分析并解决了整合过程中遇到的问题，建立了VFP&VRP联合优化模型。在算法设计部分，本文首先明确了设计的总体思路，即采用遗传算法与启发式算法相结合的方式，构造一个混合遗传算法对联合优化问题的模型进行求解。本文的算法以遗传算法为主体，以VRP问题的求解为主线，同时设计了一个装载方案优化模块将VRP与VFP的求解有机的结合在一起。这一策略有别于以往研究中将VRP与VFP分别设计算法求解的思路，真正考虑了两者的内在联系与制约，达到了对这两个问题进行同时求解的目的。最后，本文采用MATLAB软件编写程序对算法进行实现，并运用MATLAB程序对算例进行了求解。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装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。