2016年中国日均产生8000万件快递包裹,主流外卖平台的日订单量也纷纷过千万,而且这两个行业产生的包裹量仍然在高速增长。大量的包裹在配送的最后一个环节需要配送员将它们送到数亿消费者手中。快递与外卖的配送是当前我国最后一公里配送中最主要的类型。快递与外卖在路线上会有很多重合,共同配送能减少快递员行走的距离。另一方面,快递与外卖单量的波谷和峰值不一样,可以充分运用对方的闲置运力来应对彼此单量高峰的冲击。在这种背景下构建快递与外卖共同配送的方案,通过全局优化来降低成本与提升时效成为需要研究的关键问题。目前研究最后一公里路径规划问题的文章大多未考虑快递与外卖共同配送的模式,且没有利用实际数据来验证其效果。本文以最小化配送距离为目标构建了快递与外卖共同配送的路径规划模型,并利用阿里旗下菜鸟网络公司的数据验证其可行性及价值。主要内容如下:1.以快递配送的路径规划为背景,建立了考虑最大载重量的车辆路径模型,模型以最小化配送距离为目标。采用蚁群算法来求解模型,并利用2-opt算法来改进蚁群算法的结果。2.以外卖配送的路径规划为背景,建立了考虑带时间窗和同时取送货的车辆路径模型,同样以最小化配送距离为目标。对克隆选择算法进行改进并利用改进后的克隆选择算法求解模型。3.以快递与外卖共同配送的路径规划为背景,利用上述建立的快递路径规划模型得到快递的路径规划,然后考虑外卖的时间窗约束,将外卖的配送插入到快递的路径规划中,得到共同配送的路径规划。4.采用本文建立的模型和算法,结合菜鸟网络公司提供的快递与外卖配送数据,分别求解其单独配送与共同配送的行驶距离。研究结果表明本文建立的快递与外卖共同配送模型能够有效减少配送车辆总的行驶距离。