随着现代物流逐渐向信息化、全球化发展,物流配送在整个物流系统中扮演着越来越重要的角色,也成为了物流活动中最主要的能源消耗环节。而当今社会正面临着能源紧张和环境污染的压力,低碳物流开始受到学术界、企业界的关注,正成为研究的热点。物流配送所消耗的能源不仅在运输总费用中有很大比重,而且也是二氧化碳的主要排放源之一,因此在满足配送需求的基础上,合理规划车辆配送路径,有效降低配送过程产生的能耗和二氧化碳排放具有重要意义,成为了目前物流配送车辆路径问题研究的重点方向。本文将物流配送过程的碳排放问题考虑到物流配送路径优化中,建立数学模型,并运用自适应遗传算法对模型进行求解,主要内容如下:首先,对物流配送路径优化问题的基本模型进行总结,详细分析了影响燃油消耗的相关因素,确立估算碳排放与油耗的计算方法,把油耗成本和碳排放成本考虑到优化目标中,以配送总成本最小为优化目标,构建了考虑碳排放的物流配送车辆路径优化模型。其次,针对物流配送路径优化模型的求解算法,分析了遗传算法存在的不足,通过对其交叉概率和变异概率的改进得到了自适应遗传算法,并对其进行了设计。最后,结合实际案例,通过仿真验证了所建立的物流车辆配送路径模型的可行性,得到了考虑燃油消耗和碳排放的车辆配送路径。对本案例的仿真结果的分析表明自适应遗传算法比遗传算法有更快的收敛速度和寻优能力,是求解物流配送路径优化问题的一个有效方法。