医药产业是国民经济的重要组成部分,也是关系国家安全的重要领域。近年来,在市场经济和国家政策的推动下,我国医药产业快速发展,医药物流企业迎来了巨大的机遇。但是,我国的医药物流还处于成长期,依旧存在技术落后、管理体系尚不完善、政策法规与标准化体系不健全等问题,这些问题也直接导致我国医药物流企业运营成本居高不下,药品流通安全得不到保障。在这种背景下,发展高效率、高质量的医药物流体系迫在眉睫。研究药品配送路径优化问题,不仅能够有效降低医药物流企业的配送成本,提升客户满意度,还可以促进我国医药物流建设,保障国家药品安全。本文以配送路径问题为核心,结合药品配送的实际特点进行建模和求解。本文首先对国内外医药物流和车辆路径问题的研究现状进行了详细的阐述,并列举了车辆路径问题的通用算法。其次分析了医药物流的概念、特点,将医药物流和普通商品物流作对比,并阐述了冷链物流的严格性,凸显出医药物流在贮存、运输方面的特殊性。然后本文根据普通药品的配送特点和冷藏药品的配送特点,分别建立了带时间窗的医药物流配送模型。在进行车辆调度安排时,普通药品的配送成本仅考虑固定成本和运输成本,而冷链药品的配送成本不仅需要考虑固定成本和运输成本,还需要考虑能耗成本。普通药品的配送模型考虑的时间窗为硬时间窗,且仅考虑成本这一个目标。而在配送冷链药品时,药品的质量更为重要,而质量与时间有关,所以冷链药品的物流配送模型考虑的时间窗为单边硬时间窗,且必须同时考虑药品质量和成本这两个目标,为了使问题更加具体,本文以血液为案例来进行问题的说明。在求解模型时,本文将血液质量作为优化的第一目标,将配送成本作为第二目标,为了方便求解,通过转换质量函数将双目标函数变成单目标函数,并引入两个权重系数来表示两个目标的重要程度。最后,本文设计遗传算法对两个模型进行算例验证,在进行具体的验证之前,通过实验确定了遗传算法的最优种群规模和最大迭代次数。设置好各个参数之后,本文得到了两个模型的最优解。