物流运输是国民经济重要产业，是国家发展水平的重要指标，也是当今发展迅猛的行业之一，平均每年都以翻倍的速度在增长。而物流运输中的重要环节，就是车辆路径问题，其运营效率的好坏对物流成本至关重要，而费用是评价车辆路径问题的主要指标。因此，建立数学模型，并优化求解降低物流费用，是本文研究的重点。　　车辆路径问题极为复杂，涉及客户的货件需求量、各个节点的收发货时间、行驶车辆的载重能力、起终点间的时效限制等一系列约束条件。但它在实际生产中的应用前景使得近年来涌现出许多车辆路径问题的优化模型。零担问题广泛存在于物流运输的各个方面，从中抽象出的最为经典的两个问题有车辆路径规划（Vechile Rout ing Problem简称VRP），和零担网络问题（Less-than-truckload Network简称LTL Network）。这两个问题分别对应于物流运作中，分拨—客户和分拨—分拨两类问题。本文研究的是第二种问题，即零担网络问题。　　零担网络这一问题，从提出至今已有三十多年了，已经有前人提出不少高效的算法。但是随着物流行业的发展以及中国特殊的国情，很多条件也发生了改变，第一分拨数目变多，由于中国城市众多，且城市之间的货物运输量大，更多的城市会被选为分拨。第二，因为货物量的大增，不再需要考虑网点—分拨的路段。因此，这一问题有必要重新研究。　　本文采用启发式算法和嵌入有拉格朗日松弛法的BNB算法来解决这一问题。首先，对问题进行建模以及根据问题实际背景，对模型做简化。第二，通过贪婪算法，获得一系列的可行解，并根据这些可行解提供的信息，将本来众多的0-1变量中，大部分设定为0，保留一小部分做进一步优化。最后，通过BNB算法，直接求的问题的最优解。实验结果显示比生产费用有了明显降低。　　最后，本文对所做的研究进行了总结，也对以后的研究改进工作进行了展望。