冷链车辆路径问题具有广泛的现实基础和应用价值,一直是物流领域研究的热点问题之一。在实际问题中客户需求存在很多不确定性情况,现有研究主要集中在随机不确定性和模糊不确定性方面,对灰色不确定性的研究较少。同时,由于冷链产品具有易腐易变质的特性,客户服务水平是冷链配送企业关注的重要指标之一,在客户服务水平的相关研究中,对客户满意度的研究已相当丰富,关于客户厌恶度的研究甚少。因此,考虑灰需求和客户厌恶度的冷链车辆路径问题的研究,具有较好的理论和实际意义。本文主要研究工作如下:(1)冷链优化问题特征处理。①针对客户需求量的不确定性问题,使用灰参数进行描述;②冷链产品在初始采集阶段品质最优,随着时间的推移,客户因产品品质下降导致的厌恶心理逐渐递增,基于阿伦尼乌斯方程构建冷链产品变质函数,进而对客户厌恶度函数进行相关定义。(2)考虑灰需求的单目标冷链VRP模型及算法设计。首先针对冷链物流中需求量具有灰色不确定性的问题,以包含固定成本、运输成本、货损成本和制冷成本在内的总成本最小为目标,构建带灰需求的单目标冷链车辆路径优化模型。其次,引入灰色机会约束规划理论,将灰色优化模型转换成灰色机会约束规划模型。最后,将灰色模拟技术与粒子群算法相结合设计求解算法。(3)考虑灰需求和客户厌恶度的多目标冷链VRP模型及算法设计。针对带灰需求的冷链车辆路径问题,为兼顾客户服务水平,以成本最小和客户厌恶度最小为目标,构建带灰需求和客户厌恶度的多目标冷链车辆路径优化模型。为降低无效路径生成的概率,在灰色模拟技术和粒子群算法的基础上,引入自适应网格算法,对模型进行具体的求解算法设计。(4)通过仿真实验,结果表明:①在冷链车辆路径中,兼顾客户厌恶度是必要的,能够帮助冷链配送企业均衡多方面利益。②使用灰色模拟技术对灰色优化模型进行处理,能够将客户需求的波动性考虑进来,提高冷链车辆路径决策的有效性。③灰色模拟技术中不同置信水平对冷链决策产生影响,置信水平越高,冷链配送总成本越高,冷链企业需结合自身风险和承担能力选择置信水平。④使用灰关联分析法和AHP对多目标的非劣解集进行评价,两种评价方法侧重点不同,评价结果会产生一定的差异,冷链配送企业应根据需求选择合适的评价方法。