随着物流产业的全球化发展,配送在整个物流系统中的作用日益突出。配送车辆路线的合理化对配送的速度、成本、效益影响很大。选取合适的配送路线,可以加快对客户需求的响应速度、提高服务质量、增强客户对物流系统的满意度。为实现成本最小化和效益最大化的根本目的,考虑满足具有同时集送货需求的车辆路径问题是现代物流配送的发展方向；此外,消费者的需求趋于多样化,对送货时间的要求日益严格,除了因缺货造成的机会成本损失外,由于配送不及时也会造成客户满意度的降低,因此时间窗显得越来越重要。本文对带有时间窗的具有同时集送货需求的车辆路线问题进行了研究,主要内容如下：首先,在阅读大量文献的基础上对具有同时集送货需求的车辆路径问题的研究现状进行了综述,分析了存在的问题；对车辆路径问题的求解方法进行了分类比较和总结,以此作为进一步研究的基础。其次,通过对问题的分析,本文建立了具有同时集送货需求的车辆路径问题的基本模型,将更符合实际的时间窗约束条件加入到模型中去,增加了模型的实用性。再次,针对带有时间窗的集送货车辆路径问题的模型,进行了复杂度分析,选择遗传算法对模型进行求解。对选择算子、交叉算子和变异算子进行了一定程度的改进,并针对具有同时集送货需求的车辆路径问题的特点,对车辆载重约束的惩罚函数做了改进设计,从而提高了遗传算法的性能。最后,用VC++6.0软件对设计的遗传算法进行了编程实现,并通过实例证明该算法是求解VRP问题的一个较好的方案。