路径优化的算法
物流配送中几种路径优化算法
捕食搜索算法 动物学家在研究动物的捕食行为时发现，尽管由于动物物种的不同而造成的身体结构的千差万别，但它们的捕食行为却惊人地相似.动物捕食时，在没有发现猎物和猎物的迹象时在整个捕食空间沿着一定的方向以很快的速度寻找猎物.一旦发现猎物或者发现有猎物的迹象，它们就放慢步伐，在发现猎物或者有猎物迹象的附近区域进行集中的区域搜索，以找到史多的猎物.在搜寻一段时间没有找到猎物后，捕食动物将放弃这种集中的区域，而继续在整个捕食空间寻找猎物。
模拟动物的这种捕食策略，Alexandre于1998提出了一种新的仿生计算方法，即捕食搜索算法(predatory search algorithm, PSA)。
基本思想如下：捕食搜索寻优时，先在整个搜索空间进行全局搜索，直到找到一个较优解;然后在较优解附近的区域(邻域)进行集中搜索，直到搜索很多次也没有找到史优解，从而放弃局域搜索;然后再在整个搜索空间进行全局搜索.如此循环，直到找到最优解(或近似最优解)为止，捕食搜索这种策略很好地协调了局部搜索和全局搜索之间的转换.目前该算法己成功应用于组合优化领域的旅行商问题(traveling salesm an problem )和超大规模集成电路设计问题(very large scale integrated layout)。
捕食搜索算法设计 (1)解的表达 采用顺序编码，将无向图中的，n一1个配送中心和n个顾客一起进行编码.例如，3个配送中心，10个顾客，则编码可为:1一2一3一4一0一5一6一7一0一8一9一10其中0表示配送中心，上述编码表示配送中心1负贡顾客1,2,3,4的配送，配送中心2负贡顾客5,6,7的配送，配送中心3负贡顾客8,9,10的配送.然后对于每个配送中心根据顾客编码中的顺序进行车辆的分配，这里主要考虑车辆的容量约束。
依此编码方案，随机产生初始解。
(2)邻域定义 4 仿真结果与比较分析(Simulation results and comparison analysis) 设某B2C电子商务企业在某时段由3个配送中心为17个顾客配送3类商品，配送网络如图2所示。
路径优化的算法
路径优化的算法摘要供货⼩车的路径优化是企业降低成本,提⾼经济效益的有效⼿段,供货⼩车路径优化问题可以看成是⼀类车辆路径优化问题。
本⽂对供货⼩车路径优化问题进⾏研究，提出了⼀种解决带单⾏道约束的车辆路径优化问题的⽅法。
⾸先，建⽴了供货⼩车路径优化问题的数学模型，介绍了图论中最短路径的算法—Floyd算法，并考虑单⾏道的约束，利⽤该算法求得任意两点间最短距离以及到达路径，从⽽将问题转化为TSP问题，利⽤遗传算法得到带单⾏道约束下的优化送货路线，并且以柳州市某区域道路为实验，然后仿真，结果表明该⽅法能得到较好的优化效果。
最后对基本遗传算法采⽤优先策略进⾏改进，再对同⼀个供货⼩车路径⽹进⾏实验仿真，分析仿真结果，表明改进遗传算法⽐基本遗传算法能⽐较快地得到令⼈满意的优化效果。
关键字:路径优化遗传算法 Floyd算法AbstractThe Path Optimization of Goods Supply Car is the effective way to reduce business costs and enhance economic efficiency.The problem of the Path Optimization of Goods Supply Car can be seen as Vehicle routing proble.This paper presents a solution to Vehicle routing proble with Single direction road by Researching the Way of Path Optimization of Goods Supply Car. First, This paper Establish the mathematics model of Vehicle routing proble and introduced the shortest path algorithm-Floyd algorithm, then taking the Single direction road into account at the same time. Seeking the shortest distance between any two points and landing path by this algorithm,then turn this problem in to TSP. Solving this problem can get the Optimize delivery routes which with Single direction road by GA,then take some district in the state City of LiuZhou road as an example start experiment.The Imitate the true result showed that this method can be better optimize results. Finally improving the basic GA with a priority strategy,then proceed to imitate the true experiment to the same Path diagram. The result expresses the improvement the heredity calculate way ratio the basic heredity calculate way can get quickly give satisfaction of excellent turn the result.Keyword: Path Optimization genetic algorithm Floyd algorithm1绪论 (1)1.1 课题研究的意义 (1)1.2国内外供货⼩车路径优化问题的研究现状 (2)1.3 本⽂的主要研究内容 (3)2供货⼩车⾏驶路径优化问题 (4)2.1⽆约束的供货⼩车路径优化问题 (4)2.2有单⾏道路约束的供货⼩车路径优化问题 (4)3 任意两送货点最短路径 (5)3.1⽤Floyd算法求解供货⼩车的任意两送货点最短距离 (5)3.2 ⽤Floyd算法求解带单⾏道的任意两送货点间最短路径 (6)3.3 实例仿真结果 (7)4 供货⼩车路径的优化 (9)4.1建⽴TSP问题的数学模型 (9)4.1.1 概述 (9)4.1.2 数学模型 (10)4.2遗传算法的基本理论 (10)4.2.1遗传算法的特点 (11)4.2.2 标准遗传算法的遗传算法过程描述及步骤 (11)4.3 ⽤遗传算法求解供货⼩车路径的优化问题 (12)4.3.1供货⼩车路径寻优问题的遗传算法实现 (12)4.4 仿真结果 (17)4.5⽤改进遗传算法求解供货⼩车路径的优化问题 (17)4.5.1遗传算法改进的思想 (17)4.5.2仿真结果分析 (18)5总结 (19)参考⽂献 (20)致谢 (22)1.1 课题研究的意义随着经济全球化的不断深⼊，许多跨国公司都已经或计划将制造、采购中⼼转移到中国，越来越多的国内企业也开始⾯向全球进⾏⽣产和经营，中国作为世界制造中⼼的地位⽇益凸显，这种⼤的国际环境更加刺激了我国物流业的⾼速发展。
物流管理中的路径规划与调度算法优化
物流管理中的路径规划与调度算法优化物流管理中的路径规划和调度是提高物流运输效率的关键环节。
运输的时效性和成本控制对于企业竞争力的提升至关重要。
因此，物流企业积极运用路径规划和调度算法来优化物流运输，实现高效、低成本的物流管理。
路径规划在物流管理中是一个基础性的工作。
它通过合理规划运输的路径，避开拥堵区域和繁忙时间段，减少车辆的行驶里程和时间，提高物流配送效率。
为了优化路径规划，可以采用以下算法：1. 最短路径算法：最短路径算法是常用的路径规划算法之一，它通过计算每个路径的距离或时间来确定最短路径。
其中，Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法是最常用的最短路径算法。
这些算法可以帮助物流企业快速找到最短路径，减少运输时间和成本。
2. 遗传算法：遗传算法是一种模拟自然界进化过程的优化算法。
在路径规划中，遗传算法可以通过模拟基因的交叉、变异和选择过程，不断优化路径规划结果。
通过遗传算法，物流企业可以找到更优的路径规划方案，提高路线的效率和经济性。
3. 蚁群算法：蚁群算法是模拟蚂蚁觅食行为的一种优化算法。
在路径规划中，蚁群算法可以通过模拟蚂蚁在搜索食物时的寻路行为，找到最短路径。
蚂蚁在行动中会释放信息素吸引其它蚂蚁，从而形成路径的选择。
物流企业可以借鉴蚁群算法，找到最佳的运输路径。
除了路径规划，调度算法的优化也是物流管理中的重要任务。
调度算法的优化能够提高运输效率，降低运输成本，实现资源的最优分配。
以下是几种常用的调度算法优化方法：1. 车辆路径调度算法：在货物装车和配送过程中，车辆的路径调度是关键环节。
通过合理的调度算法，可以减少车辆的等待时间和空驶里程，提高车辆的利用率。
比较常用的调度算法包括贪婪算法、模拟退火算法和禁忌搜索算法等。
2. 时间窗口约束调度算法：对于有时间窗口约束的物流配送任务，通过合理的调度算法可以保证货物按时准确地送达。
时间窗口约束调度算法可以根据不同的窗口时间段，合理安排车辆的出发和到达时间，最大限度地减少货物的送达延误。
最短路径问题的优化算法
最短路径问题的优化算法最短路径问题是计算网络中两个节点之间最短路径的一个经典问题。
在许多实际应用中，如导航系统、交通规划和物流管理等领域，寻找最短路径是一个重要的任务。
然而，当网络规模较大时，传统的最短路径算法可能会面临计算时间长、耗费大量内存等问题。
为了解决这些问题，研究人员提出了许多优化算法，以提高最短路径问题的计算效率。
一、Dijkstra算法的优化Dijkstra算法是最短路径问题中最经典的解法之一，但当网络中的节点数量较大时，其计算时间会显著增加。
为了优化Dijkstra算法，研究者提出了以下几种改进方法：1. 堆优化Dijkstra算法中最耗时的操作是从未访问节点中选取最短路径的节点。
传统的实现方式是通过线性搜索来选择下一个节点，时间复杂度为O(N)，其中N是节点的数量。
而使用堆数据结构可以将时间复杂度降低到O(lgN)，从而提高算法的效率。
2. 双向Dijkstra算法双向Dijkstra算法是通过同时从起点和终点开始搜索，以减少搜索的范围和时间。
在搜索过程中，两个搜索方向逐渐靠近，直到找到最短路径为止。
双向Dijkstra算法相比传统的Dijkstra算法能够减少搜索空间，因此在网络规模较大时可以提供更快的计算速度。
二、A*算法A*算法是一种启发式搜索算法，常用于解决最短路径问题。
与传统的Dijkstra算法不同，A*算法通过引入启发函数来优先搜索距离终点较近的节点。
启发函数的选择对算法的效率有重要影响，一般需要满足启发函数低估距离的性质。
A*算法的时间复杂度取决于启发函数，如果启发函数选择得恰当，可以在大规模网络中快速找到最短路径。
三、Contraction Hierarchies算法Contraction Hierarchies（CH）算法是近年来提出的一种高效解决最短路径问题的方法。
CH算法通过预处理网络，将网络中的节点进行合并，形成层次结构。
在查询最短路径时，只需在层次结构上进行搜索，大大减少了计算复杂度。
最短路径问题的优化算法
最短路径问题的优化算法最短路径问题是图论中的经典问题之一，涉及在给定图中找到两个节点之间的最短路径。
这个问题在实际生活中有广泛的应用，如导航系统中的路线规划、网络通信中数据包的传输等。
为了提高计算效率，许多优化算法被提出和应用于解决最短路径问题。
1. 单源最短路径问题单源最短路径问题是指在给定图中，从一个固定的起始节点到其他所有节点的最短路径问题。
经典的解决方法包括迪杰斯特拉算法和贝尔曼-福特算法。
迪杰斯特拉算法是一种贪婪算法，通过确定与起始节点距离最短的节点来逐步扩展最短路径树。
具体步骤如下：1) 初始化距离数组，将起始节点距离设为0，其他节点距离设为无穷大。
2) 选择当前距离最短的节点，并标记为已访问。
3) 更新与该节点相邻节点的距离，若经过当前节点到相邻节点的距离更短，则更新距离数组。
4) 重复步骤2和步骤3，直到所有节点都被访问过。
最后，距离数组中记录的即为从起始节点到其他所有节点的最短路径。
贝尔曼-福特算法是一种动态规划算法，通过不断地松弛边来逐步得到最短路径。
具体步骤如下：1) 初始化距离数组，将起始节点距离设为0，其他节点距离设为无穷大。
2) 依次对所有边进行松弛操作，即更新边的端点节点的距离。
3) 重复步骤2，直到所有边都被松弛完毕。
4) 判断是否存在负环路，若存在则说明无最短路径；若不存在，则距离数组中记录的即为从起始节点到其他所有节点的最短路径。
2. 全局最短路径问题全局最短路径问题是指在给定图中，找到任意两个节点之间的最短路径问题。
弗洛伊德算法是一种经典的解决方法，通过动态规划的思想逐步求解。
弗洛伊德算法的具体步骤如下：1) 初始化距离矩阵，将所有节点之间的距离设为无穷大。
2) 根据已知的边信息更新距离矩阵，即将已知路径的距离设为对应的实际距离。
3) 对于每一对节点，考虑经过中转节点的路径是否更短，若更短则更新距离矩阵。
4) 重复步骤3，直到距离矩阵不再变化。
最后，距离矩阵中记录的即为任意两个节点之间的最短路径。
物流运输路径优化方法与算法研究
物流运输路径优化方法与算法研究物流运输是现代社会高效运作的重要环节之一。
不同于传统的人工计划安排，物流路径的优化可以大幅提升运输效率，减少时间和成本，并最大化客户满意度。
为此，研究者们致力于开发物流运输路径的优化方法和算法，以提升物流行业的整体效能。
一、问题描述物流运输路径优化是一种组合优化问题，即在给定的起点和终点之间，通过最优的路径选择，使得总的成本最小化的同时，满足各种约束条件。
这些约束条件可以包括货物的重量、尺寸、运输工具的可用性、道路交通情况等等。
因此，物流路径优化问题需要考虑多个因素，如时间、成本、可靠性和可行性等。
二、优化方法1. 数学规划方法：物流运输路径优化问题可以转化为数学规划问题，通过建立数学模型，利用线性规划、整数规划等方法求解最优解。
这种方法适用于规模较小的问题，但对于大规模的物流网络来说，求解时间和计算复杂度较高。
2. 启发式算法：启发式算法是一类基于经验和直觉的计算方法，通过不断优化和迭代来搜索最优解。
其中，遗传算法、模拟退火算法和蚁群算法等被广泛应用于物流路径优化问题中。
这些算法能够在较短时间内找到较好的解，但不能保证找到全局最优解。
3. 禁忌搜索算法：禁忌搜索算法是一种基于搜索空间的局部搜索算法，其主要思想是通过维护一个禁忌表，记录之前的搜索经验，避免陷入局部最优解。
禁忌搜索算法在物流路径优化问题中取得了显著的效果，能够在可行解空间中快速找到质量较好的解。
4. 进化算法：进化算法模拟自然界的进化过程，如遗传算法、粒子群优化算法等。
这些算法通过模拟基因遗传和个体适应度进化的过程，以找到最优解。
这些算法在解决物流路径优化问题方面具有一定优势，但计算复杂度较高。
三、应用案例物流路径优化方法和算法已广泛应用于实际物流运输中，取得了显著的效果。
以下是几个应用案例：1. 仓储分配优化：通过物流路径优化方法，可以确定最佳的仓储地点和货物分配方案，实现仓储资源的最大化利用和货物分配的最优化，从而提高物流效率和减少成本。
物流管理中路径优化算法的使用方法与案例分析
物流管理中路径优化算法的使用方法与案例分析概述：物流管理是指对物流过程中的运输、仓储、配送、包装等环节进行计划、组织、调度、控制和协调的一系列管理活动。
路径优化算法在物流管理中起着重要作用，可以帮助企业提高物流效率、降低成本，提供良好的服务体验。
本文将介绍路径优化算法在物流管理中的使用方法，并通过案例分析来详细说明其优势与应用场景。
一、路径优化算法的概念与分类路径优化算法是指在给定物流环境和需求的情况下，通过计算和优化来确定最佳的路径选择。
常见的路径优化算法包括启发式算法、动态规划算法、遗传算法和模拟退火算法等。
这些算法主要通过计算路径的长度、时间、成本等指标，并结合各种约束条件，找到最佳路径。
二、路径优化算法的使用方法1. 数据收集与处理：首先，需要收集与物流相关的数据，包括运输距离、交通状况、仓库位置、客户需求等。
然后，将这些数据进行处理，整理成可用于算法的输入形式。
2. 确定路径优化目标：在路径优化时，需要明确优化目标，例如最短距离、最短时间、最低成本等。
根据具体需求，选择适合的优化目标。
3. 选择合适的算法：根据实际情况选择合适的路径优化算法。
启发式算法适用于规模较小的问题，能够在较短时间内给出较优解；动态规划算法适用于规模较大的问题，但计算复杂度较高；遗传算法和模拟退火算法适用于复杂的组合问题，能够找到全局最优解。
4. 运行算法并优化路径：根据选定的算法，通过计算和优化找到最佳路径。
可以通过编程语言实现算法，或使用现有的路径优化软件工具。
5. 路径验证与实施：找到最佳路径后，需要对其进行验证和实施。
可以进行路径模拟实验，评估路径优化效果，以确保算法的准确性和可行性。
三、案例分析：路径优化算法在物流管理中的应用以一家快递公司为例，介绍路径优化算法在物流管理中的应用及其优势。
该公司每天需要将货物从A城市运送到B城市，并在中途经过C、D、E三个城市。
在没有使用路径优化算法之前，他们的送货路线是由调度员根据经验进行人工安排的，不仅费时费力，而且容易导致错过最佳路径。
路径优化算法
路径优化算法
路径优化算法是一种算法，它可以用来解决车辆路径规划问题，即一
组车辆如何最快地在有限时间内从一个存储点安排好最终路径到另一个位置。
该算法主要分为三个基本步骤：。
1、规划路线：通过使用地图和路网规划路径，路线规划系统根据原
始地图、途径点及实时信息，计算车辆沿最佳路径的时间和距离。
2、路径优化：首先，基于路网规划出来的路线，可以采用算法如贪
婪算法，动态规划算法和迭代解算等，进行路径优化，以达到更有效的搜
索结果。
3、实时监控：最后，基于路径优化出来的路线，可以使用实时监控
技术如GPS、三维地图和多视图视觉等，动态监督车辆行驶过程中的位置、方向及时间，实时反馈行驶信息，以保证车辆按照规划路线行驶，并按时
到达目的地。
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摘要供货小车的路径优化是企业降低成本,提高经济效益的有效手段,供货小车路径优化问题可以看成是一类车辆路径优化问题。
本文对供货小车路径优化问题进行研究，提出了一种解决带单行道约束的车辆路径优化问题的方法。
首先，建立了供货小车路径优化问题的数学模型，介绍了图论中最短路径的算法—Floyd算法，并考虑单行道的约束，利用该算法求得任意两点间最短距离以及到达路径，从而将问题转化为TSP问题，利用遗传算法得到带单行道约束下的优化送货路线，并且以柳州市某区域道路为实验，然后仿真，结果表明该方法能得到较好的优化效果。
最后对基本遗传算法采用优先策略进行改进，再对同一个供货小车路径网进行实验仿真，分析仿真结果，表明改进遗传算法比基本遗传算法能比较快地得到令人满意的优化效果。
关键字:路径优化遗传算法 Floyd算法AbstractThe Path Optimization of Goods Supply Car is the effective way to reduce business costs and enhance economic efficiency.The problem of the Path Optimization of Goods Supply Car can be seen as Vehicle routing proble.This paper presents a solution to Vehicle routing proble with Single direction road by Researching the Way of Path Optimization of Goods Supply Car. First, This paper Establish the mathematics model of Vehicle routing proble and introduced the shortest path algorithm-Floyd algorithm, then taking the Single direction road into account at the same time. Seeking the shortest distance between any two points and landing path by this algorithm,then turn this problem in to TSP. Solving this problem can get the Optimize delivery routes which with Single direction road by GA,then take some district in the state City of LiuZhou road as an example start experiment.The Imitate the true result showed that this method can be better optimize results. Finally improving the basic GA with a priority strategy,then proceed to imitate the true experiment to the same Path diagram. The result expresses the improvement the heredity calculate way ratio the basic heredity calculate way can get quickly give satisfaction of excellent turn the result.Keyword: Path Optimization genetic algorithm Floyd algorithm1绪论 (1)1.1 课题研究的意义 (1)1.2国内外供货小车路径优化问题的研究现状 (2)1.3 本文的主要研究内容 (3)2供货小车行驶路径优化问题 (4)2.1无约束的供货小车路径优化问题 (4)2.2有单行道路约束的供货小车路径优化问题 (4)3 任意两送货点最短路径 (5)3.1用Floyd算法求解供货小车的任意两送货点最短距离 (5)3.2 用Floyd算法求解带单行道的任意两送货点间最短路径 (6)3.3 实例仿真结果 (7)4 供货小车路径的优化 (9)4.1建立TSP问题的数学模型 (9)4.1.1 概述 (9)4.1.2 数学模型 (10)4.2遗传算法的基本理论 (10)4.2.1遗传算法的特点 (11)4.2.2 标准遗传算法的遗传算法过程描述及步骤 (11)4.3 用遗传算法求解供货小车路径的优化问题 (12)4.3.1供货小车路径寻优问题的遗传算法实现 (12)4.4 仿真结果 (17)4.5用改进遗传算法求解供货小车路径的优化问题 (17)4.5.1遗传算法改进的思想 (17)4.5.2仿真结果分析 (18)5总结 (19)参考文献 (20)致谢 (22)1.1 课题研究的意义随着经济全球化的不断深入，许多跨国公司都已经或计划将制造、采购中心转移到中国，越来越多的国内企业也开始面向全球进行生产和经营，中国作为世界制造中心的地位日益凸显，这种大的国际环境更加刺激了我国物流业的高速发展。
与此同时，国家经济建设的深入和商业活动的繁荣刺激了市场对物流服务需求的激增:一方面表现在社会物资流通总量高速增长，呼唤更优化的快递物流解决方案和专业的物流咨询服务;另一方面则是越来越国际化的商业运作要求物流服务水平跟上国际化标准，在速度、可靠性、安全性、个性化、战略远见等方面提出了更高要求。
因此，通过降低物流成本，使得物流业的开展更加科学合理并进而通过开展服务创新，提升服务质量己经成了广大物流服务供应商的共识。
本文着重从配送环节中的车辆行驶路径选择入手，分析如何优化调整小车送货线路问题，进而达到降低物流成本的目的。
那么如何将车辆有效的使用并决定其最经济的行驶路线图，在最短的时间内把商品送到顾客的手中，提高顾客的满意度，将是配送中心作业的重点。
显然配送服务的要求将越来越高，为了实现配送成本的降低，必须对配送过程进行合理规划。
这就涉及到时间、财务、环境及服务质量四方面的因素，首先从时间上要考虑准时性、快速响应;财务上要考虑运输涉及的各种开支(员工薪酬、消耗等);环境上要尽可能减少不必要的行驶，避免交通拥挤、空气以及噪音污染;最后从服务质量上，要求满足顾客要求，达到顾客满意度最大化。
这些都可以通过改进运输方式、线路规划等来改善。
目前，物流配送活动中的配送运输路径确定问题，成为近二十多年来车辆路径问题的重点研究对象和应用领域。
在配送运输中，由于配送用户多，城市交通路线又复杂，如何组成最佳路线，如何使配装和配送路线有效搭配等，是配送运输的特点，也是难度较大的工作。
于是采用科学的、合理的方法来确定配送线路，成为提高物流配送车辆效益、实现物流配送科学化的重要途径，也是配送活动中非常重要的一项工作。
路径优化是对车辆行驶路线的优化过程，也是对车辆进行调度的一个问题。
由于运输任务的性质和特点不同、道路条件及车辆类型等各种约束标准不同，即使在相同收发货运点间完成同样任务时，所采用的行驶路线方案也可能不同。
而车辆按不同运行路线完成同样的运输工作时，其利用效果是不一样的。
因此，在满足货运任务要求的前提下，对各种不同的路径问题如何选择最经济的运行路线，是车辆路线安排的一项重要工作。
可见VRP问题实质上就是路径优化问题，因此，规划好车辆路径的优化选择，尤为重要。
所谓路径优化(即最经济的运行路线)，就是在保证货物需求的前提下，达到运输时间和运输费用最省的路线。
1.2国内外供货小车路径优化问题的研究现状对于路径优化这类问题，国内外有不少学者进行了探讨和深入研究，并且提出了许多求解此类问题的有效算法，工具。
东北大学信息科学与工程学院系统工程研究所的蒋忠中，汪定伟通过将B2C电子商务企业的实际物流配送网络描述为由配送中心和顾客两类节点构成的不完全无向图，建立了0-1整数规划的物流配送路径优化模型．首先利用Floyd算法求得不完全无向图中各节点间的最短路径和最短路径长度，然后设计了捕食搜索算法对模型进行解．通过仿真实例计算，取得了满意的结果[1]。
华中科技大学计算机科学与技术学的黄红将其配送路径抽象为TSP问题，完成现实空间到问题空间的映射，使实际问题转化为平衡运输问题的数学模型，采用单纯形法和贪婪法配合使用，从而求出最优解或满意解[2]。
重庆大学经济与工商管理学院的李志威，张旭梅针对蚂蚁算法在求解大规模物流配送问题中存在的不足，利用动态扫描方法在区域选择方面的实用性和蚂蚁算法在局部优化方面的优点，提出综合两种方法的混合算法，并获得了较满意的效果[3]。
哈尔滨运通汽车销售服务有限公司的尹训波通过对改进的蚁群算法（可见度的改进，信息素浓度更新规则的改进）对物流配送路径的优化，得到了令人满意的结果[4]。
长沙理工大学计算机与通信工程学院的柳林，朱建荣用遗传算法求解物流配送路径优化问题，有效地求解得问题的最优解或近似最优解，但遗传算法存在易陷入局部极小值和收敛速度慢等缺点，在总体上解的质量不是很高[5]。
针对这些问题，北京交通大学交通运输学院的郎茂详、胡思继提出将爬山算法与遗传算法想结合，能有效克服遗传算法在局部搜索能力方面不足[6]；湖南科技大学的陈湘州，黎志明，刘祖润通过引进一种进化逆转算子，其局部寻优能力很强，收敛性明显好于标准遗传算法[7]；山东建筑工程学院管理工程学院，东南大学经管学院的亓霞，陈森发对带有约束度为时间窗的小车供货配送路径采用了一种改进小生境遗传算法来优化[8]，马炫，陈琼还用遗传算法对度约束单源多目的路径优化[9]。
南开大学商学院,天津职业大学的张建勇 ,李军设计了具有同时配送和回收需求的车辆路径问题(VRPSDP),将正向物流和逆向物流同时加以考虑，与现实经济生活联系极为紧密[10]。
沈阳建筑大学的韩中华，吴成东，杨丽英，邓湘宁针对基本遗传算法在计算大型网络的优化问题时表现出的求解效率低等缺点，在基本遗传算法中引入了子群体和迁移策略，提出了基于并行遗传算法的最优路径选择方法，使得在大规模路网中求解效率和求解质量的平衡问题得以解决[11]。
长安大学的弓晋丽,程志敏基于Matlab进行了物流配送路径优化问题遗传算法的编码,利用Matlab强大的数值计算能力较好地解决了车辆行驶路径优化问题并进行了实例验证,对物流企业实现科学快捷的配送调度和路径的优化有实际意义[12]。