随着世界经济全球化和一体化的发展,全球已进入信息化时代,然而工业社会给人们的生活环境带来的危害已经初露端倪,环境和气候问题严重威胁着地球上生物的生存和繁衍。特别是在全球电子商务迅猛发展的大背景下,物流行业倍受社会各阶层的重视,同时对物流配送提出了更高的要求,更加追求服务的质量,要求快速、准确、订单跟踪时时更新等,进而推动了物流的发展。针对物流配送业的油耗成本问题,以最小化燃油消耗为目标,在分析和比较了现有燃油消耗模型的基础上,以最新汽车理论能耗模型为基础,通过分析和简化部分车辆行驶参数,建立了相应的低燃油车辆路径问题模型(Low Fuel–Capacitated Vehicle Routing Problem,LF-CVRP)。首先,考虑到蚁群算法在VRP领域中具有的各项优点,设计了以最小化油耗为目标的蚁群算法(Ant Colony Optimization-LF-CVRP,ACO-LF-CVRP),并选用27个具有能力约束的标准车辆路径问题算例进行仿真;其次,考虑到虽然蚁群算法计算结果比较准确,但是存在计算时间时间过长的缺点,不适于现代信息实时更新的要求,设计了以最小化油耗为贪心规则的贪婪算法(Greedy Optimization Algorithm,GOA-LF-CVRP),并与ACO-LF-CVRP仿真结果的计算速度、总距离、总油耗、使用车辆数等方面对GOA-LF-CVRP和ACO-LF-CVRP进行对比分析;最后,综合改进与分析了油耗模型及贪婪算法。说明LF-CVRP模型及GOA-LF-CVRP算法组成的求解策略,可以快捷、有效地计算油耗及配送路线,满足现代物流配送路线实时更新的要求,为物流配送业提供绿色的决策方案。