经济全球化背景下,为了降低成本,提高竞争力,管理者开始从整体上规划供应链活动。因此,供应链系统的组合优化问题应运而生。库存和配送作为供应链系统的两大活动,在社会物流总费用中占了较大比例,且两者之间存在“效益悖反”的关系。将库存和配送问题联合优化成为降低物流成本的关键。近年来,供应商管理库存思想的提出和发展为库存路径组合优化的实现提供了基础。本文在多周期库存路径问题的基础上,考虑了环境效益,着重研究了考虑燃料消耗的多周期库存路径问题和碳排放政策约束下的多周期库存路径问题。针对各问题建立了数学模型,分别设计了精确算法和启发式算法,通过算例进行了数值实验和参数分析。本文首先介绍了引入燃料消耗的库存路径问题。在以往的研究中,一般用车辆的行驶距离来衡量变动运输成本;事实上,产生变动运输成本的主要因素是燃料消耗成本,而燃料消耗成本又与燃料消耗速率(与车辆载重线性相关)、行驶距离和燃料价格等多个因素相关。本文通过数学模型定量描述了考虑燃料消耗的库存路径问题,添加了有效不等式对模型进行加强并设计了分支切割算法求解。数值实验表明考虑燃料消耗的模型会影响车辆的行驶方向、车辆对顾客的访问顺序及库存策略。同时,与传统的库存路径模型相比,大多数情况下考虑燃料消耗的模型能节约燃料,且不会引起行驶距离和库存成本的增加。其次,研究了碳排放政策下的多周期库存路径问题。针对一般性库存路径问题以及考虑四种碳排放政策的库存路径问题,建立了数学模型,分析了各模型之间的关系,同时使用遗传算法求解。数值实验验证了算法的有效性,并发现不同的行业对碳排放政策的敏感性不同,过紧的碳限额约束会给生产高价值产品、易逝品或更新换代较快的产品的企业造成承重负担。参数分析还发现在某些情况下更紧的排放限额约束反而会引起系统更多的排放量;同时,燃料价格和碳价格也会对成本和排放量产生影响,但高的价格并不总意味着更好的环境效益。