现代物流业的快速发展，为了降低企业物流成本和提高运作效率，从而提高客户满意度和企业自身竞争力，作为智能交通系统中重要内容的车辆路径优化问题得到了学者和物流企业的高度关注，随着信息科技的发展，许多车辆路径问题可以借助计算机的力量，将其进一步完善或解决。传统的车辆路径问题只考虑了车辆运行中送货或取货单方面的情况，本文所研究的同时送货和取货车辆路径问题没有送货取货的先后顺序，将配送过程中的送取货作为一个整体考虑，这样能减少配送过程中车辆运输距离，同时更加符合企业经营实际。　　 本文首先就国内外送货和取货的车辆路径问题现状进行了介绍，对本文中求解同时送货和取货车辆路径问题的遗传算法的基本原理进行了论述，同时建立了考虑车辆启用成本在内的运输总成本最小的同时送货和取货车辆路径问题数学模型，并以算例比较验证了本文所建模型，以及改进遗传算法比基本遗传算法更具有效性和可行性。