标准的容量约束弧路径问题(Capacitated Arc Routing Problem, CARP)是单纯的配送或回收的路径规划问题，其典型应用有邮件投递、街道清扫等问题。随着逆向物流在现代快递公司的服务模式中的普及，本文将逆向物流加入到CARP问题的模型中，提出了一种同时配送和回收需求的容量约束的弧路径问题(Capacitated Arc Routing Problem with Simultaneous Pickups andDeliveries, CARPSPD)并进行了研究，主要内容如下：首先，对具有配送和回收需求的车辆路径问题(VRPB、VRPMB、VRPSPD)的研究现状进行了综述，分析了存在的问题及现有的求解方法，以此作为进一步研究的基础。其次，通过对问题的分析，本文建立了CARPSPD问题的基本模型，将具有两种不同需求的条件加入到模型中去，增加了模型的实用性，并定义了强弱可行解的概念及转化方法。再次，针对CARPSPD问题，设计了两种求解算法：构造启发式算法与变邻域搜索算法。前者利用基于椭圆规则的路径扫描的启发式算法产生初始弱可行解，再将其转换成强可行解；后者采用4种邻域结构混合进行局部搜索，并采用了一种分层的局部搜索策略，扩大了算法的搜索空间。最后，将CARP的基准数据集转化为CARPSPD问题的数据集，并用本文提出的路径扫描启发式算法与变邻域搜索算法进行求解。结果表明，本文提出的变邻域搜索算法在寻优能力、稳定性与解的质量等方面都优于构造启发式算法，能更有效地求解CARPSPD问题。