随着经济全球化的发展,以及电子商务的推动,物流活动变得日益频繁,物流配送方面呈现的问题尤为突出。面对能源与环境压力,绿色物流逐渐成为了物流研究领域的热门话题。车辆路径问题作为物流系统优化中的重要手段,通过合理的分配物流资源,可以有效的降低物流成本以及油耗和碳排放,是实现低碳物流的一种有效方式。研究考虑碳排放的车辆路径问题,对于实现节能减排有着重要的现实意义和应用价值。本文针对考虑碳排放的带时间窗约束的车辆路径问题的数学模型和求解算法进行了研究,研究工作主要包括以下几个方面:(1)给出了车辆路径问题的基本模型,建立了碳排放估算模型,并此基础上,对考虑碳排放的带时间窗约束的车辆路径问题进行了一般描述与假设,并构建了该问题的优化模型。(2)考虑碳排放的带时间窗约束的车辆路径问题是经典车辆路径问题的延伸,优化目标和约束条件更加复杂,为此选择遗传算法进行求解,基于遗传算法并进行了改进,对车辆路径问题进行了求解。(3)利用构建的模型和设计的算法进行仿真分析,获取最优车辆路径行驶方案,并通过多种算法寻优结果对比,验证模型和算法的有效性和实用性,最后分析了碳排放和时间窗在车辆路径问题中的重要影响。研究考虑碳排放的车辆路径问题,对于企业来说,车辆路径问题研究可以合理的优化配送企业的车辆资源,降低运营成本。加入提高配送的时效性;考虑碳排放的带时间窗约束的车辆路径问题的目标函数包括油耗和碳排放最少,使得车辆行驶线路和行驶时间符合节能减排的要求,符合绿色物流可持续发展的要求。