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为了减少物流配送过程中车辆产生的废气污染,在传统带时间窗的车辆路径问题(Vehicle Routing Problem with Time Windows,VRPTW)的基础上,本文从节能减排的角度出发,引入了油耗和碳排放量的近似计算方法,建立了带时间窗且考虑低碳和成本节约的多车型绿色车辆路径问题模型(Green Vehicle Routing Problem with Time Windows and Heterogeneous Fixed Fleet under Static Network,G-HVRPTWSN),将总成本最小作为优化目标来寻找环境友好型绿色路径,同时设计了改进的禁忌搜索算法求解该问题。该算法在初始解和邻域解的生成时,规定子路径内客户序号顺序按照各个客户点最迟开始服务时间和时间窗大小升序排列。同时通过子路径数量、子路径总费用和超载量三个指标,改进了解的评价函数,并采用了Gendreau提出的减少早熟可能性的机制。最后,通过数值实验验证了模型和算法的有效性和可行性,通过得到的数据结果,提出了吨公里指标能更好衡量油耗和碳排放成本,新能源车投入运输市场将是新的趋势等结论,可为低碳运输及管理提供决策支持和方法指导。从G-HVRPTWSN的研究结论出发,由司机工资占总成本的60%左右,而司机工资也是关于速度的函数,因此说明速度也是基于碳排放优化的一个目标。为了更加贴切实际交通状况,如城市交通拥堵、交通需求短期变化、交通事故和恶劣天气等都会导致路网交通状态的不确定性,提出了基于时变网络下的多车型绿色车辆路径问题优化模型与算法。首先,对拥堵延时指数和旅行速度进行了说明,同时考虑到一个路段内可能包含一个或多个时区,(即在不同的时区,车辆在一个路段内会以不同的车速行驶,其碳排放的计算应根据不同的车速计算),因此设计了两节点间旅行时间的计算方法。最后建立了时变网络下的多车型绿色车辆路径优化模型(Green Vehicle Routing Problem with Time Windows and Heterogeneous Fixed Fleet under Time-Varying Network,G-HVRPTWTVN),并设计了蚁群算法对算例进行求解,得出相应的结论。