物流成本管理是现代物流企业管理工作中的重要环节,是降低企业物流成本,增强企业市场竞争力的有力保证。同样,作为典型物流配送企业的烟草商业企业,由于烟草专卖制度的存在,使它具有不同于一般物流企业的特征,但是物流成本管理仍是烟草商业企业管理工作中的重要一环。以客户需求服务为核心的拉动式烟草精益物流配送调度方法,有助于实现物流资源的有效整合与合理配置,极大提高烟草商业企业的物流效率和服务质量。当前我国在这方面的相关研究还不充实,对此仍有很大的研究空间。本论文从烟草企业卷烟精益物流配送的实际需求出发,对甘肃省白银市烟草精益物流配送调度综合优化方法进行了选题研究。本文的主要研究内容及成果包括以下6个方面:(1)第一部分为引言,主要包括研究背景意义,以及国内外现状和本文主要解决的内容及研究思路分析。(2)第二部分对烟草物流配送调度问题的分析及精益物流理论基础概述,主要介绍了精益生产理论精益思想原理。并在精益物流的基础理论下重点分析和阐述我国烟草物流的基本现状、发展现状以及存在的问题。(3)第三部分是烟草精益物流配送调度实现方法,主要从精益物流问题的描述与分类、构成要素;精益物流应用现代管理体系基本框架、实现架构分析和实现方法等多个方面进行分析。(4)第四部分提出了烟草精益物流配送调度综合优化模型求解算法:K-MEANS聚类算法、蚁群算法。采用K-MEANS聚类算法,根据零售户的地理位置和货物需求量,以及货车测载货量限制,将零售户进行分类,每一类分组便是一次从营销部发车。根据客户总的需求量和货车满载量,确定至少需要从营销部发车几次,即零售商需要分几组。在聚类算法分类后的每一组中,通过蚁群算法找出近似最优路径及总的路程,根据车速和每位零售户的服务时间,得出每个分组所需要的总的配送时间,然后根据送货员的工作时间合理安排每个送货员需要配送哪些组。(5)第五部分以白银市烟草公司的下辖的白银区烟草营销部配送调度业务综合优化为实例,使用K-MEANS算法和遗传算法,求出所需要的配送车辆数,和每辆车的配送路线。(6)第六部分为结束语,主要阐明了本文的研究成果以及创新点,写作思路和今后研究此类问题的展望。本文将K-MEANS聚类算法和蚁群算法相结合,提出烟草精益物流配送调度优化方法,具有较强的科学性、实践性和高效性。为提高烟草流通企业物流服务质量、降低物流的运输成本、增强企业综合竞争力提供了办法和策略。不仅对实现烟草行业的精益物流与有重要意义,对其他物流行业的调度也有借鉴作用和参考价值。