随着全球气候变暖，减少能耗、控制碳排放变得日益重要。物流作为能源消耗量较大的行业，应肩负起节能减排的责任，倡导低碳物流，改变物流粗放低效率的运作模式。配送是物流的一个重要环节，其运输过程中存在着返程或起程空驶、交叉运输、迂回运输、重复运输等不合理现象，燃油的消耗量也就无法忽略不计，这就需要对配送路线进行合理优化，并且优化过程中应更多考虑加入减少能耗作为目标之一。而在实际配送中，车辆类型不止一种，不同车型还具有不同的装载能力、不同的固定成本、不同的行驶距离等特点，多车型的车辆路径问题更具有现实意义。因此考虑能耗的多车型车辆路径问题成为本文研究的重点，也更具有理论和实践上的指导意义。　　本文首先总结归纳了国内外多车型车辆路径问题研究现状，并重点分析了多车型车辆路径问题的构成要素、数学模型和求解算法，尤其是对求解多车型问题的算法进行了分析，遗传算法因其强鲁棒性、全局收敛、易于操作以及较少应用于多车型求解中而成为本文选择的算法。然后结合低碳物流节能减排的思想，将与车型相关的能耗成本和固定成本之和作为优化目标，建立起多车型低耗车辆路径问题(Fleet Size andMix Vehicle Routing Problem with Energy Minimizing，FSMVRPEM)，并设计改进遗传算法进行求解，在基准测试上验证算法的可行性和有效性，并取得了较好的效果。最后将多车型低耗车辆路径问题应用于快速消费品的配送中心，由于其零售网点分布密集、需求量小但稳定的特点，当前物流中心采用固定路线的配送方案。针对于此本文从整体出发，选取市区作为优化范围，结果不仅减少了车辆使用，还提高了服务水平，是一种较为合理的优化方案。因模型数据获取的方便性以及求解算法的可行性和有效性，是车辆调度安排和线路优化较好的决策工具。　　对于算法中实现车型选择的直观性和高效性还需要进一步探讨，能否将多车型低耗车型路径问题模型应用于实际中求解大规模的顾客点的问题还需要进一步的研究。