我国的经济在最近几十年来得到了快速发展,国民的生活方式也有很大的变化。家用电器的使用大幅度地改善了生活水平,人们的幸福感获得提升,与此同时,家电行业也得到了的快速发展。为促进国内经济发展,国家大力支持家电下乡活动,家电产品出售数量大幅增长。家电生产企业为满足市场上多样化和个性化的需求,加快产品的更新换代,淘汰许多家电产品。另外人们的维权意识也在不断提升,在购买过程中退换货的现象频繁发生。本文中在家电物流中进行同时取货和送货时,考虑了配送过程中车辆速度的变化和车型的不同,合理的调度车辆完成配送任务。在这个过程中,创建对应的成本函数,包括车辆启动的固定成本,随距离增加而增加的运输成本和偏离客户要求的时间窗造成的惩罚成本。本文从配送企业的角度对问题进行分析,构建旅行速度分段依赖函数,把总成本最小作为目标函数,创建考虑同时取送货的家电物流路径优化模型。其次,设计粒子群算法和变邻域下降搜索相结合的混合粒子群算法,通过算例分析,验证模型的合理性和算法的有效性。本文目标是总成本最小化,在为家电物流企业在车型和数量的配置及路线规划方面具有一定的应用价值。本文的创新点主要有:(1)在家电物流的背景下,研究同时取送货问题。结合家电物流的特点,将送货和取货作为一个整体进行考虑。(2)考虑异质车型和速度的动态变化,并构造旅行速度分段依赖函数,创建相应的数学模型,并运用混合粒子群算法对模型求解。