随着近年来移动互联网的飞速发展,参与网购的消费者越来越多,这也给线下配送这一网购的关键环节带来了新的挑战。一方面,许多产品对物流配送的时效性均有一定要求,例如在生鲜农产品以及餐饮的配送中,产品本身易变质,因此需要准时地送到消费者手中;另一方面,随着客户量的增多,物流配送过程的优化中需要综合考虑多种因素,例如运作成本、服务质量等。如何在满足消费者良好的服务水平的同时,尽可能节约成本,成为了物流企业亟待解决的问题。城市物流配送车辆的优化研究可以看作一个车辆路径问题,该问题通常假设车辆的速度是一个定值,而在现实生活中,物流配送车辆的行驶速度很大程度上受到城市路况的影响。例如在早晚高峰期间,车辆的行驶速度会明显低于中午和夜晚等非高峰时段,因此若在物流配送的优化中考虑车辆速度的变化,则可以更好地模拟现实情况。基于上述原因,本文综合考虑物流配送时效性以及城市道路交通的拥堵情况,以消费者服务质量和物流运作成本等为目标,提出时变条件下带时间窗的多目标车辆路径问题,并基于相关算法对问题进行求解。在对国内外相关研究进行充分调研的基础上,本文选取合适的时变模型,建立该问题的多目标混合整数线性规划模型,同时采用两种非支配排序遗传算法:带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)以及使用基于参考点的非支配排序方法的进化多目标优化算法(NSGA-Ⅲ)对问题进行求解。最后选取Solomon基准测试集中的算例进行算例分析,并采用单目标优化和加权求和法进行进一步的对比分析,对比结果表明本文的模型与算法是合理且有效的,对其它相关的研究具有一定的借鉴意义。