我国医药物流行业正处于快速发展的阶段。医药物流企业在医药制造商、配送中心、分销渠道和客户医疗场所之间的运输协调工作方面发挥着突出作用。医药物流企业除了追求经济效益,还要追求高效、高服务水平,在医药物流中医药配送服务的路径规划优化环节越来越受到重视,合理的规划方案可以减少医药物流企业的配送成本及服务水平,有利于医药物流行业以及医药产业链的发展。本文中对医药物流行业进行研究,根据我国医改状况和推进运输结构调整计划,研究物流行业中推进城市绿色配送行动,结合碳排放权交易机制、医药物流客户的配送时间要求构建了多模糊时间窗路径优化问题的数学模型。本文研究内容主要包括:(1)针对医用耗材物流配送中车辆路径的构成要素,分析了碳排放成本和模糊时间窗,构建了以运输成本最低和客户满意度最高为目标的数学模型。(2)研究多目标优化问题与单目标优化的本质区别,分析对于目标问题的求解方法。(3)使用Python语言编程,使用非支配排序遗传算对模型进行求解,通过仿真实验,与普通现实情况划分区域就近优先配送的方法进行对比和分析,并对模型和算法的性能进行验证和分析。(4)通过使用云服务和并行计算方式,充分利用计算资源,提高算法效率。通过建立多目标模型和求解Pareto最优解集合,为物流企业决策者提供更多有效的方案,决策者能根据自身的利益和要求选择不同优化偏好的方案。并且通过算例对比使用普通就近优先的路径规划方法和本文中提出的算方法进行实验和对比,验证了本文中数学模型和实现的算法的可靠性和有效性。文中提出的算法符合企业的经济效益,考虑医院和社区对配送服务满意度,保证配送中心的配送服务质量,也符合低碳环保可持续发展的要求。模型综合考虑了环保性和时效性,有利于满足客户要求和物流企业的经济效益。