近年来,随着生活水平的提高,我国冷链产品的市场需求快速增长,为满足消费者需求,冷链配送越来越注重降低配送成本、减少货物损耗以及提高配送效率。目前采用的单温配送模式,存在冷藏车购置成本高、货物损耗率高以及只能配送单温层货物等诸多问题,难以有效满足市场对高质量物流服务的需求。而蓄冷式多温共配模式,由于在配送时使用常温货车以及可循环利用的蓄冷箱、蓄冷器,使得其可以在实现多温共配的同时降低配送成本。因此,研究该模式下的车辆路径优化问题具有十分重要的现实意义。首先,本文分类整理了车辆路径问题、时间窗问题、多温共配问题、需求拆分问题以及多中心问题的研究现状,阐述了车辆路径问题、冷链物流与蓄冷式多温共配相关的理论基础。在此基础上,本文引入了模糊时间窗约束,考虑允许需求拆分以提高配送车辆的满载率,同时为降低需求拆分对客户满意度的影响,对拆分次数进行了限制,建立了以配送总成本最小化为目标的单配送中心带时间窗拆分次数有限的车辆路径优化模型。其次,为解决客户点较分散时单中心配送压力较大的问题,建立了多配送中心带时间窗拆分次数有限的车辆路径优化模型。然后,设计了改进的混合遗传算法对两个模型进行计算。在计算多配送中心模型时先采用k-means聚类算法对客户点进行分类,再采用与单配送中心相同的混合遗传算法。对混合遗传算法的改进包括采用改进的最佳插入法构造初始种群,改进的自适应遗传算法提高收敛速度,以及引入局部搜索算子提高算法的局部搜索能力。最后,结合Solomon标准算例设计了本文的算例,运用MATLAB软件对本文提出的两种模型进行了求解和实例验证,证明了模型和算法的可行性。通过将两种模型的计算结果进行对比,证明了单配送中心模式可以更好地减少车辆数目,提高配送效率,而多配送中心模式则可以更好地减少车辆行驶里程,降低配送总成本。图19幅,表19个,参考文献59篇。