物流是一个新兴学科,配送是现代物流中的重要一环。随着消费者需求的多样化,顾客一般有多个时间段可以接受物流配送且具有模糊性的特点,同时,城市道路交通的日益拥堵降低了物流配送的效率,增加了车辆的配送时间,造成配送延迟,给企业带来损失。因此,考虑现实生活中交通流的动态变化以及客户具有多个模糊时间窗的情况,研究了基于交通流的多模糊时间窗车辆路径优化问题。本文首先分析了交通流、带时间窗车辆路径问题以及车辆路径优化求解算法的国内外研究现状,阐述了交通流、车辆路径问题、带时间窗车辆路径问题的相关理论。其次,给出了顾客的满意度表达函数以及不同时间段车辆行驶速度的分布函数,在此基础上建立了考虑交通流的多模糊时间窗车辆路径问题的数学优化模型。再次,设计了求解多模糊时间窗车辆路径问题的改进伊藤算法,在路径选择策略中增加目标节点对下一节点的影响,设计了路径权重更新规则,引入柯西变异,能够解决个体陷入局部最优。最后,通过仿真算例分析结果表明,动态的交通流和顾客具有的多模糊时间窗对车辆路径的选择具有重要的影响,通过和蚁群算法的计算结果进行对比分析,表明本文得出的最优路径总行驶距离、总配送成本均有所减少,客户满意度有所提高,验证了模型和算法的可行性和有效性。