随着物流业在我国的不断发展以及物流专业化水平的不断提高,我国物流配送业近年来也得到了迅速的发展。在物流配送活动中,配送车辆的路线问题是配送合理化的核心问题,对于企业提高服务水平、降低物流成本、增加经济效益的影响也最大。为实现成本最小化和效益最大化的根本目的,在进行配送的同时收集货物将是现代物流配送的发展方向,因此对具有同时配送和收集货物需求的车辆路线问题进行研究是具有一定的理论价值和现实意义的。本文对具有同时配送和收集需求的车辆路径问题进行了研究。本文首先对经典的车辆路径问题及其求解方法的研究进展进行了阐述,并提出了具有同时配送和收集需求的车辆路径问题的数学模型,然后对该模型的算法复杂度进行了分析,针对问题的复杂性,设计了适合求解该问题的遗传算法。采用改进节约法构造和随机产生相结合的方法为遗传算法产生初始解群体,针对该问题的特点设计了适合于求解该模型的交叉算子以及适应性变异概率,这些对算法快速有效地搜索到满意解都起着重要作用,最后用计算机编程实现了该算法,通过与有关文献中的实例进行比较,所求解的质量提高了4.6%,说明本文设计算法对该问题具有比较好的适应性。