为缓解日益严峻的交通拥堵和环境污染等问题,国内各地方政府相继出台了针对货车的时段性限行管制措施,禁止车辆在工作日高峰时段或白天进入城市特定路段或区域,这势必影响城市物流配送的效率和成本。尽管如此,国内外有关该类限行措施下的城市物流配送路径优化问题的研究却很有限。既有的有限研究也忽略了一些关键影响因素(如配送点间子路径的多样性),致使模型及其求解算法缺乏应有的理论和实践参考意义。有鉴于此,本文研究了同时考虑路段限行时间窗与灵活子路径的车辆径程(含路径与行程安排)优化问题,并分别就燃油和电动汽车下的问题建模、算法设计和数值案例分析展开深入研究,以期为解决现实问题提供决策依据,也为后续研究提供理论参考。本文的主要工作如下:(1)研究了考虑路段限行时间窗与灵活子路径的燃油车辆径程优化问题(PFVRSP-In ATW)。针对现实中存在时段性限行和配送点之间往往存在多条子路径可选,重点考虑了载重、服务时间窗、路段限行时间窗等约束,建立了以最小化包括车辆固定成本、行驶成本和时间成本在内的总成本为目标的混合线性整数规划模型。然后,构建了混合启发式算法用于优化配送点访问次序,在该算法框架下设计了迭代交换算法用于优化子路径,同时通过将限行路段行驶时间转换为满足先进先出规则的时依函数,提出了改进型前向时间松弛算法来优化车辆行程安排。最后,构建了PFVRSP-In ATW问题算例集,并进行了大量数值实验,以验证算法的有效性和鲁棒性。(2)基于PFVRSP-In ATW问题,进一步研究了考虑路段限行时间窗与灵活子路径的电动车辆径程优化问题(PFEVRSP-In ATW),建立了以最小化总成本为目标的混合线性整数规划模型,模型额外考虑了车辆电池容量约束且允许车辆在配送过程中进行充电(但会诱增成本);然后在燃油车问题的算法框架基础上,增加了充电优化算子,并利用标号法对充电计划进行再优化,同时采用迭代交换算法和改进型前向时间松弛算法求解子路径选择和车辆行程安排问题,从而得到涵盖车辆配送路径和行程安排的完整配送方案。最后,构建了PFEVRSP-In ATW问题算例集,并通过数值实验对算法有效性进行了详细论证分析。上述研究成果可为时段性交通限行环境下城市物流配送方案的制定和优化提供科学的决策支持,助力城市社会、经济和和环境的可持续发展。