目前,连锁便利店已成为零售行业中发展最快的业态,配送中心是连锁便利店商品配送过程中的重要节点,对其选址、配送路线的优化能够降低配送成本。配送中心选址与车辆路径的优化之间相互依存,两者联合优化能够从全局角度有效地改善配送方案。此外,连锁便利店由于所处城市的不同决定了各需求点的配送需求也有不同。处于一般地级市的便利店受到高峰期的影响较少,对配送时间的要求较低,而一、二线城市的便利店由于人口密集,会受到出行高峰期的影响,存在配送时间偏好。因此,本文分别对带容量约束的选址路径联合优化问题与带时间偏好的选址路径联合优化问题展开研究。现阶段,选址路径优化问题以将选址、路径进行两阶段研究或建立双层规划模型优化较多。本文以“配送中心-需求点”构成的配送系统为研究对象,构建选址、路径集成优化模型。分别考虑配送过程的容量限制与配送时间偏好,用启发式算法对配送中心选址和车辆路径问题联合求解。本文的研究有效地解决了货品配送环节的配送中心选址、需求点分配、车辆路径规划问题,降低了配送环节的成本,提高了配送效率。主要研究内容如下:（1）分析了连锁便利店配送系统结构与配送特点,通过对配送中心选址、车辆路径优化、配送中心选址-路径联合优化问题的优化目标与原则进行分析,得出配送中心的选址与车辆路径规划是相互依存的,两者联合优化能够从全局角度优化配送系统。（2）针对带容量约束配送中心选址路径联合优化问题,构建了选址路径集成优化整数规划模型,采用新型自适应遗传算法求解,提高了解的精确性。将模型在Lingo求解器的求解结果与遗传算法的求解结果对比,证明模型的有效性,并对本研究的求解算法用Solomon标准算例以及文献中数据进行数值验证,验证求解方法的有效性和优越性。（3）针对带时间偏好配送中心选址路径联合优化问题,在控制配送成本的同时考虑各便利店对配送时间的要求,采用NSGA-Ⅱ算法对最小化配送成本和软时间窗惩罚成本的多目标优化问题求解,算法中在NSGA-Ⅱ中加入局部搜索算子对模型求解,提升了算法的局部搜索能力。对求解算法的参数设置进行测试,得到最优交叉和变异概率,并通过算例对比验证算法的优越性。（4）在实际案例中,将改进后的求解方案与便利店原配送方案进行对比,验证本文的模型和算法在实际问题中的实用性和有效性。灵敏度分析中,分析便利店需求量增加时对各项成本以及运输路径的影响程度;同时分析配送车辆运载量限额对运输成本的影响,得出便利店需求量不同时,配送车辆对应地最优载重量限额不同,为控制配送系统的成本,应依据实际需求量选择合适规模的配送车辆。