近年来国内快递行业取得迅猛发展,随着消费者需求和效率意识的不断提升,人们对快递行业也提出了更高的服务要求。城市快递配送作为快递服务的最后环节,是快递物流的“最后一公里”,对提升企业服务水平起着关键的决定性作用。因此,如何实现高效配送就成了快递企业迫切需要解决的重要课题。由于行车路线的制定往往决定着快递配送的最终效果,因此,针对快递配送的车辆路径优化研究就显得格外必要和有意义。本文根据国内外研究现状,重点研究了城市配送条件下的多目标车辆路径优化问题。首先根据城市快递配送的特点,着重考虑了车型因素和不确定时间因素,构建了多目标带时间窗的车辆路径问题模型,以实现总成本最小、时间惩罚最低和所需车辆最少等多个目标。接下来,采用改进遗传算法对该模型进行求解。其中在适应度函数设计上,采用量纲统一和权重配比,将多目标函数问题转化为单目标函数问题。其次,在遗传算子设计上,在选择、交叉和变异遗传操作环节保存最优个体,从而提高了种群整体的进化程度,得到近似最优解。最后,结合文献实例,对该算法进行了验证。此外,还通过算例进一步分析了相关因素对实验结果的影响。根据实验结果显示,本文遗传算法的最优结果均优于实验组,从而验证了该遗传算法的有效性可行性。此外,还验证了相关因素对实验结果的影响。其中,时间窗因素对优化结果有着重要的影响作用,以及多车型相对于单车型在路径优化方面具有更大的优越性。因此,对快递企业来说,适时减少时间窗惩罚可以改善服务,增加车型的多样性可以降低配送成本。