近年来，发达的交通工具给人们的出行带来便利的同时也带来了一系列的社会、环境和能源等问题。为了缓解交通压力，应对出现的环境和能源危机，我国提出了自助服务车辆系统作为现存交通系统的补充。由于“潮汐”现象的存在，给公共资源造成了极大的浪费，还降低了系统的服务水平。如果能进行有效的车辆平衡调度,提高利用率，不仅能够有效的降低运输车辆带来的成本，并且能在一定程度上提高系统的服务水平。因此，研究基于随机需求情况下的多目标车辆平衡调度问题具有重要的理论与现实意义。本文对国内外车辆配送问题以及公共自行车系统的相关研究进行了综述，以车辆平衡调度的多目标性为切入口，在假设需求随机的情况下，讨论了不同情况下车辆平衡调度问题。首先，假设供应点的多余车辆已知，而需求点的需求量为一随机变量，且只知道其均值和方差，在同时考虑运输成本最小化和服务水平最大化，且允许分离装载和递送的情况下，建立了相应的数学模型，并将服务水平最大化这一随机目标函数转换为确定型表达式；其次，考虑了根据实际需要，只对部分站点进行车辆平衡调度情况下，相应的数学模型的建立；再次，以多目标遗传算法为基础，分别选用了随机权重法和改进的pareto排序法来计算适应度，并用matlab编程实现了该启发式算法，使得该问题得到了有效地求解；然后，用具体的算例对两种算法进行了比较，得出利用改进的pareto排序法来计算适应度可以得出更加合理的解；最后对全文内容进行了总结，并对本文有待深入研究的地方进行了展望。