针对多中心共同配送开闭混合式车辆路径优化研究在资源集成共享和合作收益分配机制设计结合方面存在的不足，提出研究多中心共同配送开闭混合式的车辆路径优化问题。首先，构建了包含运输成本、惩罚成本、租赁成本和配送成本等物流运营总成本最小的优化模型。然后，根据模型特征设计了考虑客户点地理位置和时间窗约束的三维K-means聚类算法，进而提出了遗传-粒子群混合优化算法求解模型。该混合算法设计了遗传算法和粒子群算法间的选择性赋予机制，提高了种群的多样性和获取优化解的收敛性，并增强了混合算法的局部和全局搜索能力。其次，应用成本差值分配方法进行多中心共同配送的收益分配优化研究，进而应用严格单调路径原则研究了联盟合作序列选择问题，并进行了多中心共同配送的联盟稳定性检验研究。最后，通过算法比较分析和实例数据对所提模型和算法进行了验证研究，并比较分析了不同配送模式下多中心共同配送优化方案各指标的差异，进而验证了所提方法的有效性和适用性。研究成果可为多级多中心共同配送的网络优化问题研究提供方法参考和决策支持。