随着信息化的不断发展,人们对网购的依赖性越来越强。同时,都市化进程的加快与城市机动车辆的增多,使得货物的派发效率成为销售商、物流公司、顾客强烈关注的问题,也是吸引研究者们的课题之一,因此中国邮递员问题应运而生。本文从实际问题出发并结合遗传算法,研究有容约束的混合中国邮递员问题。首先,从图的定义、分类、矩阵表示等方面阐述了网络的基本知识；概述了中国邮递员问题研究现状；从染色体的编码、解码、遗传操作等方面阐述了遗传算法的基本思想,并给出了算法的基本步骤与程序流程图。其次,给出了基于邮递员的最大工作时间约束和运载车辆的载重约束的中国邮递员问题的数学模型；分析了前人利用遗传算法求解中国邮递员问题的局限性,采用一种新的染色体优先权编码方案和基于“边走边服务”策略的解码方案,克服了遗传算法求解有容约束的混合中国邮递员问题的局限性。其三,从网络拓扑结构和边权两个属性出发,对动态网络进行了分类,基于网络分类提出了两种动态混合中国邮递员问题,针对拓扑结构动态混合中国邮递员问题,设计了网络拓扑结构的依概率动态化算法；针对边权动态混合中国邮递员问题的求解需要,对工作时段内的网络边权属性进行分类,提出了一种使用惩罚因子的网络边权动态化策略。其四,由于边权动态混合中国邮递员问题的时变性和复杂性,设计了一种基于“服务优先策略”的动态边权下路由的工作时间解码算法,克服了边权动态混合网络上弧路由时间的计算复杂性。最后,通过实例验证了上述算法的可行性和有效性。