随着物流业的快速发展,越来越多的理论研究者与企业管理者都意识到有效降低物流成本、满足顾客对配送时间等要求已成为企业提高利润、增强竞争优势的重要手段。车辆路径问题是现代物流与配送管理中的一项重要内容,选取合适的运输路线,可以加快对顾客需求的响应速度,提高服务质量,降低服务商的运营成本。本文正是在综合考虑企业运输成本最小化和顾客满意度最大化的各个方面因素的基础上,通过对物流配送到达时间的随机性和顾客对配送时间要求上的模糊性进行研究,来展开对不确定时间下的车辆路径问题问题。首先在介绍完研究背景与意义之后,对不确定条件下路径优化问题方面的相关文献进行了研究,据此给出了本文的研究内容与结构安排。其次在对配送结构和配送特点分析说明的基础上分析了配送不确定性的来源、类型、影响因素即配送不确定性产生的影响,然后对物流配送的时间不确定性的影响因素进行分析研究,最后对配送时间的随机性和模糊性进行分析和界定。然后论文研究了随机时间车辆路径问题问题。基于不同的优化目标,构建了机会约束规划模型和补偿模型两种不同的数学模型。将遗传算法应用于所建立的数学模型,完成算法的设计,并采用算例验证了模型和算法的有效性。最后研究了具有模糊预约时间的车辆路径问题问题,引入了模糊预约时间的概念,构建了该问题的多目标模型,结合顾客模糊约定时间的特点,设计了用于求解该问题的蚁群算法。最后,给出一个计算实例,分析了目标函数权重的取值对结果的影响。