车辆路径问题（Vehicle Routing Problem,VRP）,作为物流配送过程中的主要关键环节,在提高企业服务质量和降低物流配送成本方面起着举足轻重的作用。VRP能最直接地缩短物流配送过程中总的车辆行驶距离值,在最大程度满载的前提下减少所使用的车辆数,这就最大程度地节省了运输成本。为了提高物流配送时的客户满意度,物流配送员一般都选择客户期望被服务的时间段内进行配送,这就产生了有时间窗的物流车辆配送路径问题（Vehicle Routing Problem with Time Windows,VRPTW）。由于VRPTW本身的复杂性和许多现有求解方法的先天性不足,使得求解VRPTW变得比较困难,经常无法得到令人满意的优化结果,制约了一些物流配送企业经济效益和服务质量的提高。因此,建立符合实际情况的VRPTW数学模型,构造高效、合理的求解方法显得愈发重要。因此,本文通过对VRPTW相关理论的研究和分析,在对VRPTW优化目标函数和约束条件合理分析的基础上。首先,通过设定表示服务时间窗的惩罚函数,建立了考虑配送车辆距离成本、配送车辆启动成本以及未满足客户服务时间所造成的惩罚成本等总的成本函数;然后建立了包括配送车辆总成本函数、配送车辆距离最短函数以及客户满意度函数最高的多目标数学模型。在求解算法方面,本文选择了搜索机制简单、参数设置较少的鲸鱼优化算法（whale optimization algorithm,WOA）来求解VRPTW。在构造算法方面,本文通过将贪婪交换技术与WOA相结合方式,来提高WOA算法的收敛速度和局部寻优能力,然后建立基于改进鲸鱼优化算法（GWOA）的带时间窗的物流快递末端车辆配送路径优化模型。通过对锦州京东某一配送点进行实例调查研究,运用GWOA进行求解研究,并与基本WOA、GA、ACO算法进行求解比较,实验结果表明GWOA在求解最优路径、最短距离和最大满意度方面具有更佳的全局寻优能力和较快的收敛特性。