近年来,随着饮食结构的调整和人们对生活品质的追求,易腐品需求逐年增加。鉴于易腐品的特性,对其储存和运输环节进行优化管理,一直是学术界关注的重要课题。在易腐品库存路径问题研究中,现有研究主要集中在单阶段损耗和确定需求,而针对两阶段损耗和随机不确定的研究较少。同时,由于易腐品易腐败变质,产品品质和服务水平是消费者关注的重点,客户服务水平也日渐成为衡量易腐品配送企业的主要指标之一。因此,考虑随机需求和客户满意度的易腐品多目标库存路径优化研究,不但具有理论价值,而且还有实践意义。（1）描述易腐品优化问题。（1）针对易腐品两阶段损耗的特点,考虑零售商需求不确定性问题,使用随机不确定性进行描述;（2）易腐品在配送初始阶段品质最优,随着时间推移,因产品品质下降导致的客户满意度逐渐下降,基于阿伦尼乌斯方程构建易腐产品品质函数,进而结合客户时间窗对客户满意度函数进行相关定义。（2）构建易腐品优化模型。首先,易腐品在运输阶段和销售阶段具有不同货损率,以成本最小化为目标,建立了考虑随机需求的单目标库存路径优化模型。其次,引入了基于易腐产品质量和交货期窗口的顾客满意函数,以最小的成本和最大的顾客满意为目标,建立考虑随机需求和客户满意度的多目标易腐品库存路径优化模型。（3）求解易腐品优化模型。针对模型中存在无法直接求解的随机变量,基于随机机会约束规划理论,建立了随机机会约束规划模型,设计了一种用于嵌入随机模拟的单目标禁忌算法。对变换后的多目标优化模型,基于单目标求解算法,引入灰关联分析法,设计了结合灰关联分析的多目标禁忌算法。（4）数值算例仿真。结果表明:（1）考虑零售商需求的随机不确定性,能够帮助企业有效规避因忽略不确定性带来的扰动风险;（2）在易腐品IRP中,考虑客户满意度,有利于帮助易腐品配送企业平衡各方利益,实现互利共赢;（3）置信水平不同取值对决策方案产生不同影响,置信水平高,易腐品物流系统总成本越高,企业应选择合适的置信水平,并得出相应的最优决策方案;（4）运用灰关联分析设计的求解多目标禁忌搜索算法,相对于未采用灰关联算法,可以得到相对好的帕累托非劣解。