摘要：为了提高物流配送效率，建立了集货和配送一体化的带硬时间窗的车辆路线问题的数学模型，提出了混合遗传启发式算法，并对模型进行了求解。采用改进节约法与随机法相结合的手段构造了初始解群体以增加解的多样性，对遗传算法中较优的一部分染色体进行了禁忌搜索以使搜索更容易跳出局部最优，同时加快搜索初期的搜索速度。仿真计算结果表明：混合遗传启发式算法具有更好的适应性，采用改进交叉算子使解的精度提高11．0％；在宽时间窗情形下采用倒位变异可使解的精度提高11．6％。

关键词：交通规划 车辆路线问题 集货与配送 时间窗 混合遗传启发式算法 

单位：长安大学汽车学院; 陕西西安710064; 福建农林大学交通学院; 福建福州350002