配送是物流系统中很重要的一个环节。在物流的各项成本中,配送成本占了相当高的比例。配送线路合理与否对配送速度、成本、效益影响很大,特别是多用户配送线路的确定更为复杂。因此,车辆路径问题(VehicleRouting Problem,简记VRP)成为众多学者竞相研究的热门话题。在高度发展的商业社会中,消费者对时间的要求越来越严格,以往的到货“日”已转换成到货“时”。特别是随着Internet的普及,电子商务以及其他信息技术和信息服务的研究和发展,在现代的商务及企业管理过程中,滞后的物流供应管理成为一个亟待解决的问题,如何通过合理规划配送车辆路线,降低配送成本,来满足消费者日益多变的需求,吸引了企业决策者和理论研究者们的普遍关注。车辆路径问题是配送系统中的核心问题,也是研究热点之一。路径安排合理能有效提高运输效率、降低服务成本。随着商品运输呈现出小批量、多品种、多频次、及时性等趋势,运输路径的优化更加复杂。本文首先分析了目前车辆路径问题的研究现状,再结合实际提出了本文的研究问题一带软时间窗的车辆路径问题(VRPSTW)。通过对VRPSTW的数学建模,明确定义了问题的目标函数及约束条件,在比较了多种求解方法后,采用并行自适应病毒协同进化遗传算法求解VRPSTW,其求解过程为:首先生成问题的多组初始解集,然后采用并行自适应病毒协同进化遗传算法对初始解进行优化,得到一个最优或近似最优解。在用算法优化初始解的过程中,针对本文研究问题的特点,改进了遗传算法的遗传算子,采用了遗传算法的自适应操作和并行操作,并用病毒算法协同进化,有效克服了遗传算法的“早熟收敛”的现象,提高了算法求解的性能,同时还加快了计算的速度。最后根据提出的求解VRPSTW的方法用POWERBUILDER编程在计算机上实现。计算结果表明了这种算法解决此类问题的有效性。