随着市场竞争的加剧,企业开始寻求与供应链上其他企业的战略合作,能够有效缓解牛鞭效应、降低整体运营成本的供应商管理库存（Vendor Managed Inventory,VMI）模式逐渐引起企业的重视,而对于企业来说实施VMI的重点就是对库存管理和配送决策进行联合优化。与此同时世界各国对节能减排问题日益关注,企业在制定各项决策时应该响应国家绿色环保的号召,考虑到实际的生产经营活动对环境造成的影响,在此背景下基于VMI的绿色库存路径问题应用而生。绿色库存路径问题是对传统库存路径问题的进一步扩展,在对库存管理和配送决策进行联合优化的同时减少运输车辆CO2的排放,是考虑库存管理、车辆路径和物流活动对环境产生影响的综合性优化问题。本文在VMI的基础上研究随机需求下单品类多周期的绿色库存路径问题,构建以库存配送成本最小化为目标函数,以车辆载重、零售商库存能力等为约束条件的非线性混合整数规划模型。在计算配送成本的过程中将CO2排放成本作为决策因素,选用综合排放模型对车辆油耗进行测算,考虑到不同路段车辆行驶速度、载重对油耗量和CO2排放量的影响。针对整个计划期内零售商库存补给策略制定后不再更改,而多周期优化前期决策会对后期决策产生影响,难以找到最优解确保整个计划期内成本最低的问题,设计遗传算法嵌套粒子群算法的混合启发式算法进行求解,并通过算例证明优化模型和算法的有效性,同时算例与未考虑CO2排放的库存路径模型进行对比,验证制定库存配送决策过程中考虑CO2排放成本的必要性。最后研究多品类多周期的绿色库存路径问题,指出直接按库存补给策略计算补货量可能导致所有产品库存总量超过零售商仓库最大存储量的问题,并针对性地给出以需求为基础、以最大存储量为限制、以缺货成本最小为决策目标的多品类产品补货量计算方法。模型求解继续使用混合启发式算法,进一步扩展算法的使用范围。