近年来，随着全球气候变暖以及环境污染的不断加剧，人们对环境问题越来越关注，降低能源消耗、减少碳排放逐渐引起大家的重视。物流运输业作为我国碳排放的主要行业之一，面临着巨大的减排压力。为了降低环境污染，提高企业的社会声誉，物流配送企业在安排车辆运送货物过程中，不得不考虑绿色车辆调度与路径规划问题。目前，关于物流配送企业的车辆调度与路径规划问题及其变种已经有很多研究，但是以降低燃油消耗和减少二氧化碳为目标、考虑带有服务时间窗约束的物流配送企业车辆调度与路径规划问题的研究则相对不多。因此，本文综合考虑燃油消耗与碳排放、车辆折旧与人力成本以及车辆的启动费用，对物流配送企业的绿色车辆调度与路径规划问题进行了研究。具体研究内容如下：　　首先讨论了考虑燃油消耗和碳排放的VRP问题，以燃油消耗与碳排放、车辆折旧与人力费用以及车辆的启动费用等费用之和的最小化为目标，建立了问题的数学模型；根据问题的特点，设计了求解该问题的改进禁忌搜索算法。数据实例的实验计算结果分析表明，应用本文中的模型及其求解算法，可以得到环境友好的路径规划方案，而总成本和总运输距离并没有显著的变化。　　然后，重点讨论了带时间窗的同时取送货绿色车辆调度与路径规划问题，以燃油消耗与碳排放、车辆折旧与人力成本以及车辆的启动费用等成本之和的最小化为目标，建立了带时间窗的同时取送货绿色车辆调度与路径规划问题的数学模型，该模型主要考虑行驶距离对燃油消耗和碳排放量的影响，对参与取送货的车辆数量、每个车辆服务的客户节点以及每辆车服务客户节点的顺序进行决策。设计了一种改进的遗传算法对问题进行求解，该算法采用有效的编码方式和特定的交叉算子，成功地实现了对该问题的求解。此外，应用仿真数据实例的实验计算验证了本文中所提出的方法的有效性，所得到的近似最优解能够为物流配送企业提供一个令人满意的车辆调度与路径规划的方案。　　最后，本文还将燃油消耗和碳排放成本和物流配送企业的关于车辆的其他相关成本的加权和作为问题的目标函数，分析了权重系数与最优解或近似最优解所对应的车辆调度与路径规划方案的燃油消耗与碳排放成本以及其他相关成本之间的关系。针对文中的一个仿真数据实例，实验计算结果表明当车辆相关成本的权重系数0.4时，所得到的近似最优车辆调度与路径规划方案使得企业的燃油消耗与碳排放成本有较为显著的降低，而车辆行驶总费用并没有显著的增加。这说明本文提出的方法，能够得到对环境更为友好且没有显著增加企业运营成本的绿色车辆调度与路径规划方案。