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论文选题具有一定现实意义，论文构建了车辆路径模型，设计遗传算法，具有较好的可行性。但是论文需要进一步规划文字语言与图表格式。同时，论文需要注意以下问题：

1. 论文缺少对研究现状的分析，未能体现出本论文研究的贡献；
2. 表格不要用截图的形式展现；
3. 优化模型中未能体现对客户配送时间这一变量的计算，模型仅仅是简单的线路规划模型，在这种情况下无法判断较时间窗的提早或延迟配送。因此，模型需要修改，增加客户配送时间变量及相关约束；
4. 每辆车仅能承担一次配送？是否需要将其作为问题假设？
5. 遗传算法的设计太过宽泛，应针对VRP问题，阐述如何设计算法节的表示、初始解的生产、更新迭代策略以及算法终止准则等；
6. 图5-1中有线路重合，优化结果是否准确需要进一步确认。

Route for vehicle 1:
0 Load(0) -> 1 Load(54) -> 9 Load(111) -> 8 Load(209) -> 10 Load(309) -> 3 Load(359) -> 2 Load(432) -> 7 Load(479) -> 0 Load(479)
Distance of the route: 175m
Load of the route: 479
Route for vehicle 2:
0 Load(0) -> 5 Load(213) -> 4 Load(243) -> 6 Load(451) -> 0 Load(451)
Distance of the route: 111m
Load of the route: 451
[0,1,9,8,10,3,2,7,0]
[0,5,4,6,0]

Objective: 468
Route for vehicle 0:
0 Load(0) -> 15 Load(226) -> 16 Load(1061) -> 14 Load(1122) -> 2 Load(1172) -> 10 Load(1385) -> 0 Load(1385)
Distance of the route: 122m
Load of the route: 1385
Route for vehicle 1:
0 Load(0) -> 1 Load(50) -> 9 Load(597) -> 3 Load(847) -> 5 Load(885) -> 8 Load(1269) -> 0 Load(1269)
Distance of the route: 120m
Load of the route: 1269
Route for vehicle 2:
0 Load(0) -> 7 Load(34) -> 13 Load(49) -> 12 Load(601) -> 6 Load(1364) -> 11 Load(1441) -> 4 Load(1485) -> 0 Load(1485)
Distance of the route: 226m
Load of the route: 1485
Total distance of all routes: 4682m
Total load of all routes: 4139
[0,25,26,24,12,20,0]
[0,11,19,13,15,18,0]
[0,17,23,22,16,21,14,0]

Route for vehicle 0:
0 Load(0) -> 3 Load(758) -> 6 Load(1374) -> 1 Load(1524) -> 2 Load(1919) -> 4 Load(2148) -> 5 Load(2486) -> 0 Load(2486)
Distance of the route: 252m
Load of the route: 2486
Total distance of all routes: 252m
Total load of all routes: 2486
[0,31,34,29,30,32,33,0]