本文研究了城市物流配送中包含三个约束的车辆路径问题:现实中企业往往有多个配送中心联合送货,合理分配配送中心对顾客进行服务能有效降低配送成本,可抽象为多配送中心约束。对于易腐蚀、生鲜类、加急物资等物品的配送,车辆单趟配送的在途时间往往有限制;由于道路条件及法规的限制,往往使用小容量的车辆进行配送,使得单趟配送能服务的顾客有限;企业拥有的车辆数量通常是固定的,在上述情况下需进行多趟配送才能服务更多的顾客,同时能提高车辆利用率,可抽象为多趟次约束。在顾客要求的时间段提供服务可抽象为时间窗约束。综合考虑以上三个约束得到本文的研究问题:多配送中心多趟次带时间窗车辆路径问题,希望对其进行求解以降低企业的运输成本,提高企业竞争力。本文主要研究了车辆有在途时间限制的多趟次问题,建立了其混合整数规划数学模型,由于车辆在途时间、顾客时间窗及车辆数量等约束的限制,很难服务完所有的顾客,为此需在服务顾客数和车辆行驶里程两个目标上进行权衡,考虑到服务更多的顾客有利于企业的长远发展,将两个优化目标进行分层:先最大化服务的顾客数量,后最小化车辆的行驶里程。基于目标分层的思想,设计了两阶段启发式算法分阶段求解,第一阶段使用基于距离的聚类算法先聚类,将多配送中心问题转化为多个单中心问题,使用插入算法针对各配送中心构造初始解,后使用基于大规模邻域搜索的启发式算法优化,同时对聚类结果进行调整以扩大解的搜索空间,这一阶段旨在最大化服务顾客数;第二阶段使用禁忌搜索算法进行优化,旨在减少车辆的行驶里程。为了验证算法的有效性,设计算例进行数值实验,结果表明算法在小规模算例上能快速求得最优解或等于优于Cplex给出的可行解,在大规模算例上能高效求解;后松弛多中心约束得到多趟次带时间窗车辆路径问题,和已有文献的结果进行对比,结果显示在小规模算例上能快速求得近似最优解,同时能有效求解大规模算例。最后使用本文算法求解了多中心、单中心的无在途时间限制的多趟次带时间窗的问题,分别和Cplex、精确算法文献的结果对比,显示算法能有效求解该问题。