随着市场经济和物流行业的不断蓬勃发展,城市配送客户规模大、需求时空分散、服务网络复杂、成本高且效率低、碳排放污染严重等问题突出,无人机以其配送效率高、飞行不受制于道路条件等优势被应用于提升城市物流配送“最后一公里”效率实践,无人机辅助车辆“天地一体”的新策略是有效解决物流业难题的新手段。因此研究无人机辅助车辆配送路径优化问题在提升物流配送系统建设水平和实现物流降本增效方面有着重要价值。本文首先分析了目前城市末端配送面临的诸多难题,阐述了研究背景和意义,对无人机旅行商问题、无人机车辆路径问题、考虑时变性的车辆路径问题和考虑碳排放的车辆路径问题研究现状进行了综述与归纳,发现针对城市配送中常见的交通拥堵对配送的影响和融入低碳理念的研究考虑不充分,因此为高效实现物流配送,综合考虑时变特性,构建绿色智能的城市配送服务体系,本文以此为突破口,旨在研究无人机辅助车辆配送路径优化问题。其次对车辆路径问题相关理论、目前无人机辅助车辆配送模式和变邻域搜索算法进行了简要介绍,为后文模型构建和启发式算法设计提供理论依据。然后基于配送经济成本和环境成本二者兼顾视角,分析了配送网络的时变特性,采用基于行程车速的时间依赖函数有效刻画时变特性,并引入车辆碳排放量通用计算函数,在此基础上以配送总成本最小为目标函数,构建了无人机辅助的车辆配送路径优化问题数学模型,针对模型中变量与约束数量多、无人机与车辆时空协调性刻画以及问题规模大等求解难点,根据问题特性设计了变邻域搜索算法进行求解。最后采用标准Solomon Benchmark数据集构建了50个客户点和100个客户点的算例,从算例数据的节点分布、算法迭代和最优的车辆无人机配送路径等方面进行算例结果分析。对无人机速度比值和无人机最大飞行时间进行参数敏感性分析,结果表明,当两者的速度比为2时,目标函数值最小;当最大飞行时间在50min左右时,求解得到的总配送成本较小,同时分析了时变特性和碳排放因素对解的影响。本文研究可为城市物流配送网络设计与应用提供理论和方法借鉴,推动无人机在城市配送中的广泛应用。