随着全球气候变暖的加剧,以及近两年我国北京、上海、成都、济南等大中城市雾霾恶劣天气的反复出现,我国政府对环境保护的力度越来越大,各行各业都面临着降低温室气体(Greenhouse gases, GHG)排放的压力,特别是作为碳排放大户的交通运输业。物流配送业是城市交通运输的重要组成部分,在从事物流配送的企业中,快递业在电子商务的刺激下,发展尤为迅速,每年的业务量、带动就业人数以及新增运输车辆数均遥遥领先一般物流配送企业,为了响应国家低碳减排政策,一些大型快递企业也做出了改进,如改善包装材料、引入部分清洁能源车辆。但很少有企业在配送车辆路径选择上进行碳减排的改进,本文基于此,通过对低碳配送特点分析,得出快递企业低碳配送除了从先进技术和清洁能源的角度实施之外,还应该在配送路径选择上作碳减排的优化。与一般物流配送相比,快递企业配送对时效性的要求更高,将两者结合可知,快递企业低碳配送路径选择应从配送车辆数最少、车辆时间成本最小以及车辆碳排放最少三个方面进行研究。本文构建了基于时间依赖车辆路径问题模型的快递企业低碳配送车辆路径选择模型,在时间依赖的处理上,将车辆旅行速度看作系统规划时间的函数,而旅行时间则通过距离与速度间接得到,模型中将降低车辆碳排放作为优化目标之一为了求解模型,设计了多种群遗传算法以规避传统遗传算法早熟收敛的问题,为了提高种群的多样性,一方面通过节约法、贪心算法以及随机生成初始解的方式生成三个初始解来初始化三个种群,另一方面,赋予各种群以不同的变异规则来增大种群间的差异性。最后,以某快递企业在成都的网点分布以及早高峰配送数据为例进行了案例研究,结果证明,多种群遗传算法求解基于时间依赖车辆路径问题的碳减排车辆路径问题具有很好的收敛性,通过对考虑碳排放前后模型的结果分析得出,考虑碳排放的模型无论在碳排放成本还是时间成本上都比不考虑碳排放的模型更优,这说明,对于快递企业,在配送车辆路径选择时考虑降低碳排放目标,并不会使企业的运营成本增加。