社会化分工日益精细化,使得供应与生产、生产与消费在时间和空间上出现了矛盾,促使物流在社会生产和生活中扮演着越来越重要的作用,物流的运营水平关系着一个国家经济发展的水平,各国政府都正大力发展本国物流。第三方物流是这一大潮中的产物,其水平高低同样决定着第三方物流企业的发展水平。本文正是在第三方物流(TPL)发展迅猛,部分物流公司核心部件——车辆运输路径(VRP)选择不够合理导致浪费严重的基础上提出的。由于VRP是组合优化上的NP-hard问题,难以用精确算法求解,本文采用了启发式算法里的C.W节约算法,详细阐述了C.W节约算法的基本原理与特点,建立了无时间窗约束、单配送中心、多种车型、不超载等多方面约束的C.W节约算法的VRP的数学模型。由于纯理论性的启发式算法显然无法满足实际解决问题的需要,因此对现实运输配送中出现的复杂的车辆运输问题进行研究,则显得尤为重要。为了适应现实运输配送的需要,又进一步改造了C.W节约算法,加入软时间窗的约束,单配送中心、多车型、不超载,并严格对车辆在运输配送中出现的路况、不同种类车型卸货出现的不同概率的货损、不同种类的车辆运输的时间不同以及违约后受到一定的惩罚等方面进行考虑后,提出了VRPTW(vehicle routing problems with time windows)的数学模型,并给出了具体的优化步骤。最后把改进的C.W节约算法应用到具体的案例中,构造了VRPTW的数学模型,并设计出违约后将出现无穷大的惩罚,即硬时间窗约束的VRPTW的数学模型,经过具体的优化步骤,得到了满意解,并验证了对该节约算法改进的可行性和实用性,由此扩展了该算法在VRPTW的模型及算法空间。