1956年，Dantizig和Ramser提出了车辆路线问题(VehicleRoutingProblem，VRP)，该问题自提出以来就成为运筹学领域的一个热点，相关的文献不断涌现。然而，实际问题中不仅要考虑地理因素，时间因素也是不可忽略的，带时间窗的车辆路线问题(VehicleRoutingProblemwithTimeWindows，VRPTW)就是基于这样的实际背景提出的组合优化问题。VRPTW问题寻求在满足顾客的时间窗和车辆的容量约束的条件下，使总的代价最小的一组车辆路线。关于VRPTW问题以及其衍生问题的研究都相当丰富，其优化算法和启发式算法都在不断发展和完善。 　　本文致力于VRPTW算法研究，其主要工作在于对两类VRPTW问题：带车辆数目和时间窗限制的车辆路线问题(m-VRPTW)和带时间窗的车辆路线双目标优化问题(BVRPTW)建立了数学模型，并分别构造了基于并行插入算法和禁忌搜索算法的混合式算法。并对Solomon的经典数据集进行了数值实验，其结果表明，我们的算法是有效的。