未配对取送货路径优化问题因其理论以及实际意义逐渐引起学者们的重视。该问题的主要特点是客户的请求分为出货请求以及进货请求,且客户的请求可以被其他客户或者仓库满足,这种问题在现实生活中广泛存在,如企业多仓储之间商品的再平衡问题等。目前关于未配对的取送货车辆路径优化问题的研究主要集中在单种类运输商品、单运输车辆以及单仓库方面,关于多种类运输商品、多运输车辆、多仓库以及运输商品之间存在相容性约束等问题的研究较少。本文针对具有商品相容性约束的取送货车辆路径优化问题,从多个角度进行分析研究,具体研究内容如下:（1）具有商品相容性约束的单仓库多商品取送货车辆路径优化问题的研究。考虑商品在运输期间存在相容性约束,即某些种类的商品在运输过程中不能共存于一辆车,车库与仓库数量都为1且处于同一位置,在服务客户的过程中,客户的出货种类和每种类型商品的数量都可拆分,客户的进货种类可拆分但每种类型商品的数量不可拆分,优化目标为在满足所有客户请求的前提下使得总运输成本达到最小,其中总运输成本包括车辆的行驶成本以及车辆的固定成本。首先建立了问题的数学模型,针对问题的特点,设计了相应的猫群算法,并对猫群算法进行了改进,从不同角度探讨了问题的求解方案并且进行相关的实验,其中算法改进方面主要探讨了猫群算法中分组率、不同邻域策略组合和算法流程的影响,最后确定了性能较好的猫群算法。在此基础上,进一步探讨了拆分模式以及商品之间相容性等因素的影响。（2）具有商品相容性约束的多仓库多商品取送货车辆路径优化问题的研究。在单仓库问题研究的基础上,考虑多仓库,且车库与仓库不在同一位置的情况。多仓库问题中,不同的仓库能够提供与收纳的商品种类不同,与仓库位置等因素综合起来,将对车辆的路径以及车辆在不同点的装卸方案产生影响。针对问题,首先建立对应的数学模型,设计相应的猫群算法。探讨了猫群算法中分组率,邻域策略组合,与算法不同流程的影响,最后确定较好的猫群算法。进而针对不同约束条件,探讨了拆分模式以及商品之间相容性的影响,验证了算法的可行性和稳定性。