定向问题可分为传统定向问题（OP）和团队定向问题（TOP），是一类特殊的NP-hard路径优化问题，常常出现在旅游领域、物流领域，并且也具有非常大的挑战性。在介绍国内外定向问题研究现状后引出重点研究的带而二维装箱约束的团队定向问题，在介绍众多元启发式算法求解定向问题后，引出遗传优化算法，概述了遗传算法的基本思想、优缺点等，为带二维装箱约束的团队定向问题提供了方法指导和理论依据。而在现实物流活动中大量存在易碎、易损物品的运输问题，这属于带二维装箱约束的团队定向问题，该问题是二维装箱问题与团队定向问题这两个经典难题融合之后的一个新问题。在介绍二维装箱算法后，由于本问题的特殊，在原来的二维装箱算法上进行了改进，并设计了一种二维装箱算法。对带二维装箱约束的团队定向问题进行明确的定义，建立了数学模型，同时设计了求解带二维装箱约束的团队定向问题模型的遗传算法，并对基本遗传算法的交叉、变异算子进行改进，以提高了其全局搜索的能力。两种测试算例用于带二维装箱约束的团队定向问题中，进行检验。由于chao测试算例针对基本的团队定向问题，则添加有关数据，使能应用于带二维装箱约束的团队定向问题中，但又能让二维装箱约束失去作用。这样求得的结果与chao测试算例结果进行对比，数值算例表明了算法的有效性。对于带二维装箱约束的团队定向问题来说，chao测试算例数据缺少相关数据太多，故采用Iori测试算例。Iori测试算例结果也表明算法的有效性和稳定性，能够解决带二维装箱约束的团队定向问题。带二维装箱约束的团队定向问题不仅丰富了定向问题的理论，也结合实际为现实中类似问题提供参考与决策支持。