物流是一个新兴学科,配送是现代物流的一个重要内容,运输成本在物流成本中占有很高的比例,合理安排车辆配送路线可以降低运输成本,提高经济效益,在物流配送调度中,车辆路径问题是一类具有广泛应用的组合优化问题。本文首先介绍了遗传算法在解决简单约束车辆路径问题上的应用,改进了交叉算子,为研究非满载车辆的优化调度问题的遗传算法作了充分准备。本文详细分析了非满载车辆运输问题的数学模型,用Floyd算法计算各配送点之间的最短距离矩阵以及相应的最短路径矩阵,用sweep算法来分配任务,用遗传算法对每一组的每辆车的任务路线进行排序,相当于求解一般旅行商问题,用案例验证了算法的优越性。本文详细分析了多目标优化算法,多目标遗传算法通过构造非支配集,然后对非支配集中的个体进行选择,交叉,变异等操作,从而得到下一代的种群,最后,分析了本论文的不足与今后的发展。