车辆路径问题是物流供应链优化、组合优化领域的重要研究内容,其研究重点也从单因素向多因素协同考虑或前后端纵向集成转移,或以具体行业或业务模式为依托进行研究。本文以乳制品行业为依托,结合当前物流的运输体系和化工产品的特点,整合多中心、多产品、异质车辆、产品互斥、产品车辆匹配、多中心间货物转运与车辆共享及租赁集成、需求模糊等因素,协同优化该物流问题。在研究方法上,采用“逐步深入”的方法,对整个物流问题进行拆分,逐步加入影响因素；在研究思想上,采用“分段处理,整体优化”的思想,对每个阶段的问题进行分析处理。首先,针对乳品企业自身运力有限以及旗下多个配送中心在各决策周期运力不均衡的情况,提出了一类具有多个配送中心、需要进行车辆租赁和车辆共享、有时间窗限制、开环的VRP,建立了相应的混合整数规划模型；通过引入一个虚拟配送中心,将多配送中心VRP转化为单配送中心VRP,并设计了一种结合扫描算法和C-W节约算法、对车辆路径和车辆调度统筹优化的混合遗传算法：以重庆天友乳业物流分公司的业务数据对该模型的可行性和有效性进行了验证,结果表明木文所提方法与该企业现有的配送方案相比,在配送总里程、配送总成本和车辆在途时间等方面均有明显改进；此外,进行了模型参数的灵敏度分析和算法的收敛性分析,结果表明该算法具有较好的性能。其次,着重考虑多产品、多车型、产品互斥性和产品-车辆匹配等因素,提出了多中心、多车型、存在车辆租赁和共享的开环VRP,并建立其非线性规划模型。基于“分段处理,整体优化”的思想,设计了一种基于多次扫描操作和阶段信息反馈的“两阶段自适应遗传算法”,并以上一章的数据为基础,对算法进行了分析和计算。最后,增加考虑因素客户需求的模糊性和由于各中心之间产品不均衡而产生的多中心间的货物转移和车辆共享,实现货物转移和车辆共享的集成,为论文的进一步深化研究指明方向。