因全球气候变暖造成的自然灾害引发人们对低碳环保的关注。而物流运输行业会产生大量含碳的污染气体，通常会采用路径优化的方式达到低碳减排。为有效地制约碳排放的增加，低碳减排的相关政策被引入路径优化方案的制定中。
　　在对开放车辆路径问题和绿色车辆路径问题相关文献分析的基础上，本文从时间与空间维度研究更加复杂的绿色且考虑客户时间窗的多车场开放车辆路径问题。为达到经济与环保的双赢，本文构建考虑碳交易政策的总成本最小化数学模型，包含司机薪酬成本、时间惩罚成本、燃料消耗成本和碳排放成本，设计两阶段算法求解总成本最小模型：第一阶段用粒子群算法快速获得初步最优解，第二阶段用禁忌搜索对初步最优解进一步优化获得全局最优解。
　　随后，本文采用标准数据库对该两阶段算法中学习因子的值进行确定，并验证该算法求解带时间窗的多车场开放式车辆路径问题的有效性以及对小规模算例求解的适用性。接着，结合政府碳交易政策，根据一个小规模实例应用本文提出的两阶段算法对其求解；通过不考虑绿色与考虑绿色的带时间窗的多车场开放车辆路径问题对比实验发现考虑绿色时模型求解获得的碳排放量与总成本都更小；通过变化的碳交易价格和碳配额分别对绿色带时间窗的多车场开放车辆路径问题求解，当碳价格为初始值时，车辆路线长度、碳排放量以及总运营成本都最低，显示该碳交易价格设置的合理性，而当碳交易价格固定、且只有碳配额变化的时候，求解获得的车辆路线长度和碳排放量都不变，通过路线规划的详情图验证仅碳配额在一定范围内变化是不会影响车辆路径的规划。最后，根据碳交易实例获得的结论，为促进低碳减排的发展，对物流企业的运营管理和政府相关部门的政策制定提出相关建议。