随着科学技术的不断发展,全球经济的不断进步,物流产业也在全球范围内不断发展壮大,已经成为经济发展的支柱性产业,占据着重要的经济地位。在物流产业链中,车辆路径问题是非常重要的一个环节,是当今物流不断发展的重点。车辆路径问题是一种很典型的组合优化问题,是很多专家学者们探讨的热点与难点,该问题主要是对车辆运输服务中的配送路线进行优化,并且在一定的限制条件下,达到目标函数的最优化。随着运输服务类型的多样化,学者们对其不断深入的研究,车辆路径问题更加符合实际生活中配送服务所遇到的场景。面对当今情形下的配送需求,本文引进了基于时间窗的多配送中心单向车辆路径问题,依据真实的车辆配送情况,考虑了配送中心数量、车辆类型及数目,制定各个配送中心的车辆配送方案。本文还从客户的角度出发,把软时间窗的惩罚函数引入到目标函数模型中,从而达到客户对车辆配送时间与质量的要求,能够提高物流业的竞争力,拥有很强的理论价值与实际意义。本文首先介绍了车辆路径问题的基本概念和扩展问题,简单介绍了常用的基本算法,选择粒子群算法作为本文的求解算法,并简述算法的基本原理,分析其所涉及到的参数;然后,根据车辆配送问题的国内外研究现状,提出了本文的基于时间窗的多配送中心单向车辆路径问题,建立了数学问题模型,并且,针对所构建的数学模型设计了相对应的多目标粒子群算法。最后,采用所建立的问题模型和多目标粒子群算法对算例进行求解,并通过分析种群数量和车辆类型对算例结果的影响,得到效果最优的参数值,最终获得多目标优化问题的最优解与路径,验证了本文的模型与算法的有效性,给决策者提供了理论上的支撑。