近年来,我国的物流行业发展迅猛,但增长过快的物流费用会违背企业获得最大化利润的初衷,企业开始重视作为企业“第三利润点”的物流,如何更高效、低成本地完成物流是当前值得研究的问题。配送是物流系统的一个重要环节,随着物流配送的发展和完善,客户的需求趋于多元化,配送方的配送车型不再单一,多车型的配送问题随之产生。因此,本文对考虑车型类别的车辆路径问题展开研究。主要研究内容包括:(1)对车辆路径问题的基本描述、组成要素、分类以及基本模型进行了阐述,并梳理了车辆路径问题求解常用的现代启发式算法、传统启发式算法和精确算法。(2)由于客户对于配送车型是有最大车型限制的,所以将车辆固定使用成本和运输成本之和作为目标函数,以车辆装载约束、客户能接受的最大车型约束和车辆最大配送客户数量约束作为主要约束,构建了考虑车型类别的车辆路径问题模型。设计了小规模算例通过CPLEX求解验证了模型的正确性。(3)针对本文所构建的模型,选择遗传算法作为求解算法,并对遗传算法进行了相应的设计。将考虑车型类别的车辆路径问题中的车型选择放到了染色体解码的过程中,通过轮盘赌法结合最优保存策略加快种群的收敛速度,使用两点互换变异算子和改进的两点交叉算子。运用该算法对小规模算例求解并与CPLEX的求解结果对比分析验证了算法的有效性。(4)运用本文建立的考虑车型类别的车辆路径问题优化模型通过遗传算法对中国外运华北公司的实际配送问题进行了求解,求解结果相较实际的配送方案有较好的优化效果,验证了算法和模型的科学性和有效性,能够为实际的配送问题提供更经济合理的配送方案,并对比分析了车辆最大配送客户数以及车辆装载量这两种因素影响下的配送方案的变化。