随着经济一体化和知识经济全球化时代的到来和物流业发展的不断完善,共同配送成为物流活动中配送这一环节发展的重要趋势之一。共同配送贵在“共同”二字,相较于传统配送模式有以下几个方面的提升:降低物流成本、提高物流效率,同时可以减少在途运行车辆从而缓解城市交通压力,节约社会成本,减轻对环境的污染。共同配送在发达国家早已经成为一种潮流,并且得到了广泛的实际应用。我国的共同配送发展目前还不够完善。现有配送资源的整合问题以及配送过程中的能耗问题等都是城市共同配送过程中亟待解决的问题。本文首先分析了国内物流行业对于物流资源利用率低下以及物流配送所带来的生态环境的影响等背景,从城市共同配送运作模式,多目标问题优化和粒子群算法角度梳理了国内外研究成果。在此基础上,考虑到共同配送中车辆共享的情况和实际配送运作中客户需求的个性化,配送车辆在完成每阶段最后一个客户点的配送服务后,无需一定返回至出发车场,可选择就近车场停靠,或是依据资源共享降低成本的原则将车辆停靠在开放的合作方车场。每次配送阶段均独立,配送车场的配送车辆随着不断变化的配送需求而调整车场车辆数。由此构建了考虑多目标多车场开放式车辆路径优化模型,以碳排放量、配送成本以及车辆数为优化目标;然后在多目标粒子群算法的基础上进行了算法设计,通过对粒子更新进行设计以及动态的对惯性权重进行更新,通过引入禁忌算法中禁忌表存储算法过程中寻找到的个体极值和全局极值,以提高算法的搜索广度、搜索速度和搜索精度,避免陷入局部最优;最后通过对外部集的修剪策略对算法求解得到的帕累托解集进行处理,得到符合不同优化目标组合的可行解方案。最后,以某企业某天的配送任务作为实际应用案例分析求解验证模型与算法的优越性。并且针对本论文进行总结与展望。