在国家对物流产业政策扶持及经济激励下,我国物流产业发展迅速。但在物流产业高速发展下,物流成本居高不下的问题依然显著。配送作为物流运作过程的核心环节之一,配送成本的降低极具迫切性。三维装箱约束下的车辆路径问题自提出以来就备受学者和各行业重视,但因该问题的复杂性,如何均衡路径及装箱问题难度依然较大。本文将在前人研究的基础上,建立装箱与路径结合的多目标组合优化模型,通过算法的求解得出车辆装箱方案及车辆行驶路线,为企业配送方案提供参考。首先在对装箱问题与车辆路径优化问题进行阐述以及研究现状和发展动态进行研究分析基础上,本文将三维装箱与车辆路径优化进行整合,考虑客户需求、货物装载顺序、车辆尺寸、车辆重心等约束,建立以车辆行驶路线最短,车辆载重利用率和空间利用率最大为目标的多目标优化模型,为方便模型的求解引入权重系数来归一化目标函数。其次为求解建立的模型,本文在对启发式算法特点进行介绍基础上,选取本文的求解算法—遗传算法。设计适用的染色体编码规则,确定遗传操作中选择、交叉、变异方法,选取目标函数为适应度函数,为防止算法的过早收敛,本文通过引入最优个体保存策略来提高算法的准确性。为验证模型的正确性及设计算法的求解效果,本文通过测试数据进行算法和模型的有效性验证,经过测试数据得出计算结果,验证了本文模型的正确性和设计算法的有效性。最后,选取陕西省西安市Y物流公司的配送实例,对客户需求数据、位置信息及车辆信息进行整理,运用本文设计的求解算法来进行配送方案求解,同时为满足不同客户的多样化需求,对比分析了不同权重系数下的适应度函数变化图,通过算法输出的配送方案,验证了本文模型和算法在实际应用中的有效性。