近年来随着车辆路径问题的深入研究,多隔室车辆路径问题成为一个重要研究方向。在现实生活中,成品油配送、垃圾回收、冷链产品运输等多个场景下均适合采用多隔室车辆进行配送。企业实施多隔室车辆配送,不仅能够起到保护环境、节约不可再生资源等作用,对企业自身降低配送成本,提高服务水平,增强竞争力,具有重要意义。考虑到多隔室车辆路径问题具有重要的实际应用价值,而在已有文献中尚未得到深入的研究。因此,本文主要针对多隔室车辆路径问题进行了探索和研究。本文以多隔室车辆路径问题为研究对象,根据顾客点的时效性要求,引入时间窗概念,相比于以往的研究,更具现实意义。本文的主要研究内容如下:(1)主要对多隔室车辆路径问题以及求解算法的研究现状进行了梳理。详细介绍了已有文献中多隔室车辆路径问题的应用背景;并阐述了扩展型多隔室车辆路径问题的研究现状。随后,对多隔室车辆路径问题的求解算法进行了梳理,并确定了改进粒子群算法作为本文解决带时间窗多隔室车辆路径问题的算法。(2)针对带时间窗多隔室车辆路径问题,构建了以运输距离最短为目标的数学模型。在系统描述带时间窗多隔室车辆路径问题的基础上,为保证模型成立的必然性,做出了合理的前提假设。最后,对模型的目标函数和约束条件进行分析,建立了以运输距离最短为目标的三下标货物流模型和三下标节点模型。(3)为求解带时间窗多隔室车辆路径问题,提出了一种改进粒子群算法。该算法在基本粒子群算法的大框架下,通过邻域搜索和路径重连来优化求解过程。将改进粒子群算法与CPLEX、已有文献的求解结果进行对比分析,验证了本文所提改进粒子群算法的有效性。(4)在求解改编后的带时间窗多隔室车辆路径问题算例时,对顾客点规模为25、50、100的算例,改进粒子群算法都能在合理的时间内得到满意的解。随机运行30次得到的最好解的方差较小,收敛范围也在预先设定的迭代次数内。本文提出的改进粒子群优化算法能够有效地解决带时间窗多隔室车辆路径问题。