物流配送路径优化研究论文
物流配送中的路径优化问题研究与实践
物流配送中的路径优化问题研究与实践第一章引言物流配送是现代商业运作不可或缺的一环，它直接关系到商品能否准确、迅速地送达终端消费者的手中。
然而，随着物流市场的不断扩大和多样化，物流配送的效率和质量面临着许多挑战。
路径优化作为物流配送中的一个关键问题，对于提高运输效率、降低配送成本、缩短配送时间具有重要意义。
本文将探讨物流配送中的路径优化问题的研究与实践。
第二章物流配送中的路径规划问题2.1 路径规划的概念与意义路径规划是指在给定的起点和终点之间，通过选择合适的路径和通行规则，使得运输成本或时间最小化的问题。
在物流配送中，路径规划涉及到货物的采集、运输、配送等环节，需要综合考虑诸多因素，包括运输距离、交通状况、车辆容量等。
2.2 物流配送中的路径规划方法目前，物流配送中的路径规划方法主要有启发式算法、遗传算法、模拟退火算法等。
启发式算法通过模拟人的思维方式，以快速求解问题为目标，能够在较短时间内找到较好的解。
遗传算法模拟生物进化中的遗传和突变过程，具有全局寻优的特点。
模拟退火算法则通过模拟金属退火的过程，逐步接近最优解。
综合应用这些方法，可以得到较为精确的路径规划方案。
2.3 物流配送中的路径规划实践案例某物流企业在实践中采用了遗传算法进行路径规划优化。
通过对大量历史数据和实时数据的分析，运用遗传算法不断优化路径，确保货物能够在最短的时间内送达目的地。
实践结果表明，使用路径规划优化算法后，该企业的配送效率提高了30%，配送时间缩短了20%，运输成本也得到了有效控制。
第三章物流配送中的路径选择问题3.1 路径选择的影响因素路径选择涉及到多个影响因素，包括交通状况、道路环境、天气情况、货物属性等。
不同的因素将会影响到路径的选择与优化。
3.2 物流配送中的路径选择方法在路径选择中，可以采用网络模型、地理信息系统、数据挖掘等方法。
网络模型可用于对路径的拓扑结构和各个结点之间的关系进行建模。
地理信息系统能够将位置信息与路径选择相结合，提供准确的路径选择方案。
物流配送路径优化论文
毕业设计
题目
浅析物流配送路径优化问题
学生姓名 学 专 班 号 业 级
杨美玲 200822054247 物流管理 08 物流二班 李桂娥
指导教师
二零一一年十月二十八日
目
录
摘要………………………………………………………………ⅰ 一、引言（问题的提出）………………………………………… 1 二、物流配送路径优化问题的数学模型……………………………X 三、物流配送路径优化问题的遗传算法……………………………X （一）遗传算法的基本要素 ………………………………………X （二）物流配送路径优化问题的遗传算法的构造……………………X 四、实验计算与结果分析 …………………………………………X 五、 结论…………………………………………………………X 参考文献 …………………………………………………………X 致谢 ………………………………………………………………X
①
Z·米凯利维茨. 演化程序——遗传算法和数据编码的结合[M]. 北京：科学出版社，2000.
只能由一辆汽车送货。本文借鉴文献[3]建立的车辆路径问题的数学模型，并通 过考虑上述物流配路径优化问题的约束条件和优化目标， 建立了物流配送路径优 化问题的数学模型。 设配送中心有 K 辆汽车，每辆汽车的载重量为 Qk（k=1，2， · · · ，K） ，其一 次配送的最大行驶距离为 Dk，需要向 L 个需求点送货，每个需求点的需求量为 qi（i=1，2， · · · ，L） ，需求点 i 到 j 的运距为 dij，配送中心到各需求点的距离为 d0j（i、j=1，2， · · · ，L） ，再设 nk 为第 k 辆汽车配送的需求点数（nk=0 表示未使 用第 k 辆汽车） ，用集合 Rk 表示第 k 条路径，其中的元素 rki 表示需求点 rki 在路 径 k 中的顺序为 i（不包括配送中心） ，令 rk0=0 表示配送中心，则可建立如下物 流配送路径优化问题的数学模型：
物流管理中的配送路径优化研究
物流管理中的配送路径优化研究随着电子商务的迅速发展和全球化贸易的推进，物流运输成为了现代商业活动中不可或缺的一环。
在物流运输过程中，配送路径的优化至关重要，可以提高运输效率、降低成本，并且能为客户提供更好的服务。
本文将对物流管理中的配送路径优化进行研究，探讨优化的方法和意义。
一、配送路径的优化意义配送路径的优化是指在满足运输需求的前提下，寻找最短、最经济、最高效的路径，以减少运输时间、成本和资源的消耗。
优化配送路径可以带来以下几个方面的好处：1.提高运输效率：通过优化配送路径，可以减少运输距离和时间，提高运输效率。
这不仅可以节约成本，还可以提升企业的竞争力。
2.降低物流成本：物流成本主要包括运输费用、仓储费用和管理费用等。
通过优化配送路径，可以减少运输里程和时间，降低运输费用，并且减少货物在途中的损耗，降低仓储费用。
3.提升客户满意度：优化配送路径可以提高服务质量，使得货物能够更快速、准确地送达客户手中，提升客户满意度。
二、配送路径优化的方法在物流管理中，有多种方法可以用来优化配送路径，下面列举几种常用的方法：1.最短路径算法：最短路径算法是根据地理位置和路网交通条件，通过计算出最短路径的方法来进行配送路径优化。
常用的最短路径算法有迪杰斯特拉算法、弗洛伊德算法和A*算法等。
这些算法可以根据实际情况选择，以达到最小化运输距离和时间的目标。
2.遗传算法：遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法。
它通过不断迭代、选择和交叉变异，逐渐靠近最优解。
在优化配送路径中，可以利用遗传算法对路径进行优化选择，以达到最佳的配送效果。
3.模拟退火算法：模拟退火算法是一种启发式搜索算法，通过随机搜索和接受劣解的概率来避免陷入局部最优解。
在配送路径优化中，可以利用模拟退火算法来遍历可能的解空间，找到最佳的配送路径。
4.网络模型优化：物流配送问题可以看作一个网络模型，通过对网络的建模与优化，来实现配送路径的优化。
常用的网络模型优化方法有线性规划、整数规划和动态规划等。
物流配送路径优化算法研究
物流配送路径优化算法研究一、概述物流配送是现代社会不可或缺的一项重要活动，而物流配送路径的优化是提高物流效率和降低成本的关键因素。
本文将针对物流配送路径优化算法展开研究，旨在探讨如何利用算法优化物流配送过程中的路径选择和行驶路线，从而提高物流效率和降低运营成本。
二、物流配送路径优化的重要性1. 提高物流效率通过优化物流配送路径，能够实现货物的更快速、更准时地到达目的地，从而提高物流运输效率。
合理选择路径，避免多次绕行和拐弯，缩短行驶里程，减少运输时间，使物流过程更加高效。
2. 降低运营成本物流配送路径的优化不仅能够提高运输效率，还能够节约油耗、减少车辆磨损和维护费用。
合理规划路径，减少运输距离和行驶时间，可以降低物流企业的运营成本，提高企业的经济效益。
三、物流配送路径优化算法研究现状1. 启发式算法启发式算法是一种基于经验和直觉的算法，通过模拟人类的思考过程来求解问题。
在物流配送路径优化中，常用的启发式算法包括遗传算法、模拟退火算法和蚁群算法等。
这些算法通过模拟进化、热力学和蚁群等现象，寻找最优解或近似最优解。
2. 路径规划算法路径规划算法是一种通过数学模型和图论等方法，确定最佳路径的算法。
在物流配送中，常用的路径规划算法包括Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法和A*算法等。
这些算法通过计算节点之间的最短路径或最优路线，找到通行时间最短或费用最低的路径。
四、物流配送路径优化算法的研究方向1. 路径选择算法路径选择算法是指在面临多个路径选择时，通过合理的规则和评估指标，选择最优路径的算法。
未来的研究可以探索如何根据实时路况和货物属性，进行路径选择。
例如，结合交通拥堵信息和货物特征，优化选择最短时间或最低成本的路径。
2. 动态路径规划算法动态路径规划算法是指在面对实时动态环境的情况下，实时调整路径规划的算法。
未来的研究可以探索如何根据实时交通信息、路况和配送需求，动态调整路径规划。
某物流公司配送路径优化与规划研究
某物流公司配送路径优化与规划研究一、引言在当前物流行业日益竞争激烈的背景下，提高物流配送效率已成为物流公司规模扩张和服务质量提升的关键因素之一。
本文旨在研究某物流公司的配送路径优化与规划，为公司提供更高效、更经济的物流配送方案，以满足客户不断增长的需求。
二、物流配送路径优化的背景随着网络购物行业的迅速发展，物流配送路径优化已成为提升快递配送效率的重要手段。
优化配送路径能够有效减少行驶距离、缩短配送时间，并最大限度地降低物流成本。
针对某物流公司的需求，我们将从以下几个方面进行研究。
三、配送路径优化的技术与方法1. 路径规划算法路径规划算法是配送路径优化的核心。
常见的算法包括最短路径算法、模拟退火算法、遗传算法等。
通过结合实际数据，我们可以使用这些算法来确定最优路径和顺序，从而降低物流配送成本。
2. 数据挖掘与分析物流公司通常具有大量的配送数据，包括客户地址、货物重量和数量等。
通过数据挖掘与分析，可以挖掘出有价值的信息，如高频配送点、配送热点区域等，从而针对性地优化配送路径。
四、配送路径规划的需求分析1. 时间窗口管理物流配送通常有时间窗口限制，即在规定的时间范围内完成配送任务。
针对某物流公司，我们需要确定最佳的配送时间窗口，避免高峰期配送拥堵，提高效率和满意度。
2. 车辆调度优化合理的车辆调度方案可以最大程度地降低配送成本。
根据配送需求和车辆性能等相关数据，我们可以采用动态路线规划和实时调度等技术手段，提高车辆利用率和效率。
五、配送路径优化的实践案例以某物流公司为例，我们将通过实践案例来展示配送路径优化在实际操作中的应用。
首先，我们需要收集和整理配送数据，包括客户地址、货物信息、配送时间窗口等。
然后，运用路径规划算法和数据分析技术，对配送路径进行优化并生成最佳配送方案。
最后，根据方案进行实际配送操作，并进行效果评估和调整。
六、应用前景与展望物流配送路径优化与规划在实际应用中已经取得了显著效果，并且具有广阔的应用前景。
物流公司城市社区超市配送路径优化研究论文
物流公司城市社区超市配送路径优化研究论文一、引言随着城市的快速发展和超市数量的不断增加，物流公司面临着日益复杂的城市社区配送任务。
如何优化城市社区超市的配送路径成为了物流公司亟待解决的问题。
本论文旨在研究城市社区超市配送路径的优化方法，以降低配送成本、提高配送效率、减少环境污染。
二、问题分析2.1 城市社区超市配送问题描述在城市社区中，超市作为日常生活必需品的重要供应商，需要将商品及时准确地配送到消费者手中。
然而，城市社区内道路复杂，交通拥堵现象普遍存在，物流公司的配送车辆面临着诸多挑战，如何有效规划配送路径成为了亟待解决的问题。
2.2 配送路径优化的重要性配送路径的优化能够直接影响物流公司的成本和效益。
合理优化的配送路径可以减少车辆的行驶距离和时间，降低燃油消耗，并能够在满足需求的前提下提高配送效率。
因此，研究城市社区超市配送路径的优化方法具有重要的理论和实践意义。
三、相关研究综述现有的配送路径优化研究主要集中在两个方面：一是基于数学模型的优化算法，二是基于启发式算法的优化方法。
3.1 基于数学模型的优化算法基于数学模型的优化算法主要使用线性规划、整数规划、动态规划等方法建立数学模型，将配送路径问题转化为数学问题，通过求解模型得出最优解。
这类算法具有较高的精确度和可控性，但对问题规模较大时计算复杂度较高，难以得到实时的优化结果。
3.2 基于启发式算法的优化方法启发式算法主要包括遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等，通过模拟生物进化、群体行为等机制来搜索最优解。
这类算法能够处理较大规模的问题，具有较好的鲁棒性和适用性，但不能保证得到最优解。
四、城市社区超市配送路径优化方法4.1 路径规划算法路径规划是物流配送过程中的关键环节，直接影响到配送效率和成本。
传统的路径规划算法主要包括Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法等，但这些算法无法应对复杂的城市社区路网。
因此，本论文采用改进的A*算法来进行路径规划，该算法通过引入启发函数来减少搜索的规模，提高了路径规划的效率。
物流管理中的配送路径优化技术研究
物流管理中的配送路径优化技术研究随着电子商务和全球贸易的迅猛发展，物流管理已成为现代商业活动中不可或缺的一环。
在物流运作中，配送路径优化技术的研究和应用可以大幅度提高物流效率和降低成本。
本文将探讨物流管理中的配送路径优化技术，并分析其对物流运营的重要性。
一、配送路径优化技术的定义和原理配送路径优化技术是指利用优化算法和数学模型，根据一系列物流运输需求、货物信息、道路状况和客户要求等因素，寻找最佳的配送路径和时间，实现货物的高效、快速、安全地送达。
配送路径优化技术的主要原理是通过建立数学模型，考虑不同因素的综合影响，确定最优解。
最常用的数学模型是TSP（旅行商问题）模型，其目标是找到一条最短的路径，使得所有配送点都被访问一次。
二、配送路径优化技术的应用1. 提高物流效率配送路径优化技术可以极大地提高物流效率。
通过优化路径规划，减少配送距离和时间，物流企业可以更快地将货物送达目的地，缩短客户等待时间。
优化的路径规划还可以减少驾驶里程和燃料消耗，从而降低运输成本。
2. 提升客户满意度通过配送路径优化技术，物流企业可以更准确地估计到达时间，提前通知客户货物的送达时间，提高客户的满意度。
客户将能够获得更准确的配送信息，根据自己的需求做好接收准备，更好地安排自己的时间。
3. 优化资源利用配送路径优化技术可以帮助物流企业优化资源利用。
通过合理的路径规划，可以减少车辆的等待时间，提高车辆利用率。
此外，将配送路径和货物信息等数据进行整合，可以更好地协调各个环节的工作，提高配送效率。
三、配送路径优化技术的研究方法1. 数学建模配送路径优化技术的关键在于建立准确的数学模型。
在建模过程中，需要考虑诸多因素，如配送距离、货物重量、车辆状态、道路状况等。
可以利用线性规划、整数规划、动态规划等数学工具对问题进行建模。
2. 使用优化算法优化算法是配送路径优化技术的核心。
常用的优化算法包括遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等。
这些算法可以帮助找到最优解，提高路径规划的效率和准确性。
物流配送路径优化的算法与效果研究
物流配送路径优化的算法与效果研究摘要：随着电子商务的快速发展和全球化贸易的持续增长，物流配送成为供应链管理中至关重要的一环。
如何优化物流配送路径，提高效率和降低成本成为了各大物流公司和供应链管理者的核心问题之一。
本文将探讨物流配送路径优化的算法及其在实践中的效果研究。
1.引言在当今全球化的商业环境中，物流配送不仅仅是简单的货物运输，而是整个供应链系统中一个复杂且重要的环节。
物流配送路径决定了货物能否按时到达目的地，并直接影响到企业的运营成本和客户满意度。
因此，物流配送路径的优化变得尤为重要。
2.物流配送路径优化的需求2.1 时间优化物流配送路径的优化目标之一是减少运输时间。
通过合理规划路径，避免交通拥堵和路段绕行，可以大幅减少货物的运输时间，确保及时配送，提高客户满意度。
2.2 成本优化物流配送路径的另一个重要目标是降低配送成本。
通过选择最优路径，同时考虑距离、燃料消耗、人力成本等因素，可以有效地降低运输成本，提高企业的盈利能力。
3.物流配送路径优化的算法3.1 A*算法A*算法是一种常用的搜索算法，用于求解最短路径问题。
该算法通过在搜索过程中综合考虑路程和启发式函数，可以高效地找出到达目的地最短路径。
在物流配送中，可以将每个节点作为潜在的交叉口或配送点，通过A*算法得出最优路径。
3.2 遗传算法遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，常用于求解复杂的优化问题。
在物流配送路径优化中，可以将每个配送点看作基因的一个编码，并通过遗传算法的选择、交叉和变异等操作得出最优路径。
3.3 蚁群算法蚁群算法是模拟蚂蚁觅食行为的优化算法。
蚁群算法通过模拟蚂蚁在搜索过程中的信息交流和协作行为，找出最优路径。
在物流配送中，可以将每个配送点看作蚂蚁的目标，通过蚁群算法找出到达所有目标点的最优路径。
4.物流配送路径优化的效果研究4.1 时间效果研究通过将传统的物流配送路径与优化后的路径进行对比，可以评估算法的时间效果。
物流管理中的配送路径优化方法研究
物流管理中的配送路径优化方法研究随着电子商务和全球化的兴起，物流管理逐渐成为现代商业运作中不可或缺的一环。
在物流网络中，配送路径的优化对于减少成本、提升效率和满足客户需求至关重要。
因此，研究和应用有效的配送路径优化方法是物流企业所面临的重要挑战之一。
本文将探讨物流管理中的配送路径优化方法，包括优化模型、算法和技术等方面的研究成果。
首先，对于配送路径优化问题，常用的优化模型包括TSP（旅行商问题）、VRP（车辆路径问题）和CVRP（容量限制车辆路径问题）等。
TSP模型旨在寻找一条最短路径，使得所有配送点只访问一次。
VRP模型考虑了车辆的容量和时间窗口等限制条件，旨在寻找一条最优路径，使得所有配送点能够被满足且满足时间窗口的要求。
CVRP模型在VRP模型的基础上，进一步考虑了车辆的容量限制。
这些优化模型为物流企业提供了基于数学模型的最优路径选择方法。
其次，配送路径优化的算法有许多种，如贪心算法、遗传算法、模拟退火算法和蚁群算法等。
贪心算法通常通过选择局部最优解来求解问题，虽然速度较快，但无法保证全局最优解。
遗传算法模拟了生物进化的过程，通过遗传操作（选择、交叉和变异）来搜索最优解。
模拟退火算法通过随机搜索策略和接受差解的概率来避免陷入局部最优解。
蚁群算法模拟了蚂蚁在搜索食物过程中的行为，通过信息素的引导和蚂蚁之间的通信来找到最优路径。
这些算法为物流企业提供了多种求解配送路径优化问题的工具。
此外，信息技术在物流管理中的应用也对配送路径优化产生了重要影响。
GPS技术和地理信息系统（GIS）在实时定位和路径规划方面发挥着重要作用。
物流企业可以通过GPS技术实时监控货车位置，基于GIS平台进行路径规划和优化。
此外，云计算技术和大数据分析也为物流管理提供了更多的可能性。
云计算技术可以提供强大的数据存储和计算能力，大数据分析则可以对海量数据进行挖掘和分析，提供决策支持。
这些信息技术的发展使得配送路径优化具备了更大的潜力和便捷性。
物流配送路径优化研究论文
物流配送路径优化研究论文标题：物流配送路径优化研究引言：物流配送路径优化是指通过合理规划和优化物流配送路径，以最小的成本和时间满足客户需求。
物流配送路径的优化对于提高物流效率、降低物流成本、提升客户满意度具有重要意义。
随着信息技术的不断发展和物流网络的不断扩展，物流配送路径的优化成为了物流管理中的关键问题之一、本论文将从路径规划方法、优化算法及案例分析等方面展开研究，为物流配送路径的优化提供理论支持与实践指导。
一、路径规划方法1.1最短路径算法最短路径算法是物流路径规划中常用的方法之一、通过计算各个节点之间的距离和时间，选择最短路径来实现物流配送的目标。
常用的最短路径算法包括Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法和A*算法等。
本论文将比较不同最短路径算法的优缺点，选择适用于不同场景的算法进行路径规划。
1.2多目标路径规划算法物流配送路径的优化不仅仅是追求最短路径，还需要考虑多个指标的综合优化。
多目标路径规划算法能够考虑多个目标指标，找到一组最优解。
常用的多目标路径规划算法有NSGA-II算法、MOEA/D算法和SPEA2算法等。
本论文将基于多目标路径规划算法，将配送时间、成本、客户满意度等多个指标结合起来进行路径优化。
二、优化算法2.1遗传算法遗传算法是模拟生物进化过程的一种优化算法。
通过模拟自然选择、交叉和变异等过程，以寻找最优解。
在物流配送路径的优化中，遗传算法通过随机生成初始解，不断迭代和进化，找到最优路径。
本论文将基于遗传算法，进行物流配送路径的优化，并对算法进行参数调优与实验验证。
2.2模拟退火算法模拟退火算法是一种启发式优化算法，通过模拟固体退火过程，在一定概率下接受劣解，以避免陷入局部最优解。
在物流配送路径优化中，模拟退火算法能够在全局范围内最优解，并且能够跳出局部最优解。
本论文将研究模拟退火算法在物流配送路径优化中的应用，并与其他优化算法进行对比分析。
三、案例分析本论文将选取物流公司为案例，以其物流配送为研究对象，通过实际数据和实验来验证所提出的路径规划方法和优化算法的有效性。
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摘要高效率合理的配送是物流系统顺利运行的保证，配送线路安排的合理与否对配送速度、成本、效益影响很大。
所以正确合理地安排车辆的配送线路，实现合理的线路运输可以使企业达到科学化的物流管理, 这也是企业提高自身竞争力的有效途径之一。
本文以帝峰模具有限公司的配送方案为例，对其配送现状中存在的问题进行分析，并运用节约算法、扫描算法以及改进后的最近插入法对配送线路进行优化，提出物流配送线路优化的方案，并且得到了相对满意的结果。
优化后的配送线路有效提高了帝峰模具有限公司的作业效率，降低物流成本，从而提升企业的经济效益，并让公司能够在激烈的竞争市场立足，同时，也可以给同类企业提供参考。
[关键词]：帝峰模具配送路径优化最近插入法扫描法节约算法[Abstract]Reasonable and efficient distribution is theinsurance of a smooth running logistics system,distribution line arrangement is reasonable or not has a great influence on the speed of delivery, costs and benefits.Therefore,to arrange a reasonable and correct delivery line for vehicle and achieve a reasonable transport line can enable enterprises to achieve scientific logistics management, which is one of the effective way for an enterprise to improve its competitiveness.This paper take Difeng Mold Co,Ltd. distribution as an example to analysis of the problems existing in the status of its distribution,through the saving algorithm, the improved insert method and scanning method of these three methods are optimized for distribution lines, logistics distribution route optimization scheme is put forward, and a relatively satisfactory results are obtained.Optimized distribution lines effectively improve the gravelslogistics company's efficiency, reduce logistics costs, thereby improve enterprise economic benefits, and gravels can in the fierce market competition, at the same time, also can provide a reference for similar enterprises.[Key words]Difeng Mold Co,Ltd Distribution route optimization scanning method the improved insert method the saving algorithm目录TOC \o "1-3" \h \z \u 第1章绪论 1.1 研究背景 61.2国内外研究现状7 1.2.1 国外研究现状7 1.2.2 国内研究现状9 1.3研究目的、意义和方法11 1.3.1 研究目的11 1.3.2 研究意义11 1.3.3 研究方法12 1.4本文研究内容12第2章相关理论概述 2.1 物流配送14 2.1.1 物流配送的概念14 2.1.2 物流配送的功能14 2.1.3 物流配送的要素15 2.2 配送路径优化问题16 2.2.1 配送路径优化的目标16 2.2.2 配送路径优化问题的分类18 2.2.3 配送路径优化问题的解法分类192.3 本文配送路径优化方法20 2.3.1建立VRP模型20 2.3.2最近插入法21 2.3.3 扫描法22 2.3.4节约算法23节约里程算法主要步骤：24 第3章帝峰模具公司物流配送路径现状分析 3.1公司简介25 3.2 公司物流配送路径现状25 3.3 公司物流配送路径存在的问题路径分析28 3.3.1 路径迂回28 3.3.2对流运输29 3.3.3经验化操作过多30第4章帝峰模具公司物流配送路径优化策略 4.1建立VRP模型优化配送路径31 4.2公司物流配送路径的优化31 4.3.1运用最近插入法优化314.3.2运用扫描法法优化35 4.2.3运用节约算法优化39 4.4三种优化方案比较分析44结论致谢参考文献第1章绪论 1.1 研究背景物流是为了满足消费者需要而进行的从供应地到接收地的原材料、中间产品、最终产品及相关信息的有效流动和储存计划、实施和控制的管理过程。
其功能是通过运输、仓储、装卸搬运、包装、流通加工、配送、信息处理等活动过程有机结合起来实现的。
其中配送对于物流的运行和发展有着深刻的社会根源和历史背景。
在市场经济体系中，物流配送犹如人体的血管，把国民经济各个部分紧密地联系在一起。
物流配送是物流的基本功能，作为直接面向最终客户提供的物流服务，在满足现代化的物流需求方面发挥着极其重要的作用。
如果没有配送就会影响物流的经济效益和社会效益，可以说物流成果主要是通过配送来实现的。
著名管理大师彼得德鲁克说“美国人花费的每美元中，大概有美分是花在产品制成以后的活动上，即在产品己经完工的以后……从经济学角度看，配送是将事物的物质特性转换成经济价值的过程，它为产品带来了客户。
”由可见配送活动及配送管理的重要性。
物流配送一般处于物流末，是直接面向用户提供服务的环节，它具有提高物流经济效益，优化、完善物流系统，改善物流服务，降低物流成本等功能，在物流系统中占有重要的地位。
随着市场经济的繁荣，企业业务规模日益扩大，物流配送作为现在现代企业一个重要环节，其效率高低直接影响企业的服务质量、配送成本，而配送路径优是物流配送的核心问题，因此物流配送路径优化问题是成为当前物流研究中的一个重要课题,所以它是一项特殊的、综合性的物流运动，其主要包括集货作业、配货作业、车载货物的配装、配送线路的确定[1]。
配送实际上是一个局部物流，是大物流在小范围内的运作，配送是物流系统的终端。
是否具备及时的配送时间影响服务水平的高低，这需要对车辆配送路径的合理优化和配送时间的掌控。
现代物流己成为世界经济发展的研究重点，我国政府也对物流产业的发展和监管非常重视。
但是目前，由于我国的物流产业起步晚，尚存在着许多问题。
如何改变这种局面，使物流行业健康稳步发展，是国民生产力发展急需解决的难题，当前主要可从提高物流配送服务质量入手。
在现代物流系统中，配送是一个重要环节，而在配送业务中，能否将货物及时送交收货人手中是物流系统优化的关，配送的质量好坏决定服务水平的高低，同时影响到客户对整个物流服务的满意程度。
然而物流车辆在配送过程中，会涉及到车辆路径优化问题。
由此说明，物流车辆路径优化问题是物流运作管理面临的重点问题，在交通和物流规划中具有举足轻重的地位。
武汉帝峰模具是一家集设计、生产、销售、配送于一体的经营五金模具和塑胶模具的有限责任公司。
作为一家以生产为主的企业，其在配送运输方面存在一定的不足之处，配送工作效率较低，配送成本较高。
从车辆路径优化方面考虑配送优化，对运输路线进行合理规划，寻找一条符合实际情况的优化路径，这样才能从实际上节省配送费用，缓解交通的压力，使配送工作顺利进行，从而节省配送过程中运输费用耗费，而且使配送服务水平提高，并提高用户的满意度，以致提高工作效率，减少运营成本。
1.2国内外研究现状 1.2.1 国外研究现状很多国外学者对仓储货位优化的问题进行了研究，比如以下几位： Clarke 和 Wright（1964）对 Dantzig 和 Ramser 提出VRP 问题模型的求解算法进行了改进，提出了更为有效的启发式算法Clarke-Wright节约法，后来该算法成功的用于求解车辆路径优化问题[2]； Miller&Gillet(1974)提出扫描法(SweepMethod),目的在于求解车辆调度问题,并针对当时几个求解相似问题的算法进行比较,证明该算法所求得的解较优于其它的方法[3]； wialldr(1989)首先将禁忌搜寻法应用于车辆路线问题上,设计重复的虚拟物流中心,将车辆路线问题转换成旅行商问题(TSP),利用2-opt或3-opt方法求解车辆路线； Dorigo，Maniezzo和Colorni（1991）等意大利人将蚁群算法用于求解旅行商问题，并取得了很好的效果，后来，Dorigo 在基本蚁群系统的模型的基础上又提出蚂蚁群系统(Ant Colony System，ACS)模型，该模型改进了蚂蚁系统模型的信息素更新方法和路径选择方式，并使用了一种随机选择和最优选择混合的路径选择方式，而信息素更新采用全局更新和局部更新的方式，提高了算法的全局收敛能力，相比于蚂蚁系统模型的性能有较大的提高，收敛速度明显加快。
后来很多学者对基本的蚁群算法进行改进，求解不同的问题模型； Gendreau,HertZandL即orte(1994)使用插入法求解旅行商问题,再用贪婪法(GreedyMethod)进行路线切割,从而产生初始解； Kennedy和Eberhart（1995）等美国博士，提出了粒子群算法，Eberhart博士等人对基本粒子群算法进行了改进，该算法被成功的用于求解物流路径规划问题； Renaud（1995）等意大利博洛尼亚大学的博士对多配送中心的车辆路径规划问题(Multiple Depot Vehicle Routing Problem，MDVRP)进行了研究，MDVRP 比一般的VRP问题模型更为复杂，配送车辆的参考点有多个配送中心，每个配送中心都有车辆参与网点的配送任务，这样路径规划问题非常复杂，但多配送中心的车辆路径规划问题是目前物流业迅速发展的一种趋势。