随着低碳发展观念的逐渐加强与节能减排政策的实施,作为国民经济重要支柱产业之一的物流业,如何发展以低耗减排优质高产为特征的低碳物流迫在眉睫。针对于我国目前物流业现状,如何改善物流业的高排放、高耗能、高污染、高成本及低时效的局面是一个突出的问题。低碳物流是指利用先进物流技术,规划和实施包装、配送、装卸搬运、存储、流通加工等物流作业,以达到经济、环境及社会低碳发展的目标。因此,以经济、环境及社会效益为驱动,研究与分析低碳物流是具有重要的理论价值和实际意义。本文以城市物流为背景及低耗减排优质高产为宗旨研究与分析低碳物流选址路径问题,在分析低碳物流理论与实际运用背景基础上,对其数学模型与优化算法展开了研究,构建了相应的数学模型且提出了有效的求解方法,论文主要研究内容为:(1)针对选址路径问题,构建了三维整数规划模型。在此基础上,提出一种超启发算法求解该问题。在所提算法框架上,提出了基于多点搜索和单点搜索的求解框架,在高层控制策略上,提出了三种基于分类的选择策略和三种接收准则。同时,针对搜索方法,分析了四种搜索机制的性能表现。采用有容量约束的选址路径问题和同时取送货的选址路径问题的标准算例验证了所提算法的稳定性、有效性与准确性。(2)针对低碳物流选址路径问题,采用一种有效的估算模型以准确实时地估算物流燃油消耗与碳排放量。同时结合城市结构与道路特征,提出一种以嵌套为特征的区域化城市物流配送概念,构建了可同时作为提高物流经济与环境效益的数学模型。针对该问题,提出一种基于分类与共享机制选择策略的超启发算法。通过仿真实验,验证了所提算法和模型的有效性。同时分析了问题参数(客户与仓库分布、时间窗宽裕度及车队构成)对物流成本、燃油消耗与碳排放量、运输距离与运输时间的影响。(3)针对于双目标低碳物流选址路径问题,提出了可有效降低物流配送周期和物流成本的双目标模型,其中一个目标为最小化物流成本,包括仓库固定费用、车辆租赁费用、燃油消耗与碳排放费用,而另一目标为车辆等待总时间,可有效降低物流配送周期,以提高物流网络的时效性。针对该问题,提出一种多目标超启发算法求解。在所提算法的高层策略中,设计了一种基于量子更新机制的选择策略和三种适合多目标问题的接受机制。针对所提多目标模型,设计了一种通用的多目标进化算法框架与超启发算法框架。通过大量的实例仿真,再次验证了所提算法和数学模型的有效性。同时通过广泛分析各类问题参数(如仓库与客户的分布与多车型)对关键性能指标(包括燃油消耗、碳排放、物流成本,运输距离和时间)的影响,为物流企业规划和设计分销网络提供了若干相关结论。(4)针对考虑客户满意度与配送周期的低碳物流选址路径问题,构建了一种可同时满足经济、环境与社会效益的多目标优化模型,目标包括物流成本、配送周期及客户等待时间,其中物流成本包括仓库固定费用、车辆租赁费用、燃油消耗费用与碳排放费用(经济效益与环境效益),配送周期对应于所有车辆从仓库出发并返回仓库的运输时间(时效性),客户等待时间则为所有客户的等待时间的累计值以提高客户满意度与忠诚度(社会效益)。针对该模型,在第五章的基础上改进量子选择策略,提高了多目标超启发算法的性能表现。进行广泛的实验分析了车队构成、仓库与客户分布的联合效益及区域面积大小对所获得Pareto解集的影响,给出了相关实验结论和建议。在上述的数学模型与优化算法的研究基础上,开发了基于选址路径问题的低碳物流网络配送原型系统,集成了本文所提算法与数学模型,同时开发了其他多种物流配送模型和优化算法模块。通过该系统可有效验证所提模型和优化算法的有效性和高效性。