车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP)是指在货物运送中考虑多种约束条件,选取适当的行车路径以完成设定的目标。常见的车辆路径问题将总的路程和费用作为整体目标,规划相应的行车线路。而在一些特殊情况下的配送和应急管理中,要求在最短的时间内完成多个地点的配送任务,此时在短时间内完成配送任务则远比路程最短和减少物流成本重要的多。配送中心的选址多以成本作为最优的目标,反映到车辆路径问题上即是比较不同的选址地点在完成所有目标需求点的配送任务的同时,配送成本最低。但是相较于最短时间的配送任务,配送中心的选址往往不符合最短时间配送的目标。实现最快速配送的方法除了找到合适的配送路径外,也可以设置区别于配送中心的临时集散地进行有机补充。临时集散地的设置可以覆盖到一部分配送中心配送的时间成本较高的地区。根据服务区域需求量的的大小和车辆路径的选取,可以将部分车辆货物调配给临时集散地,提升整体物流配送过程的时效。而将选址与车辆路径结合,问题求解就属于选址-路径问题(Location Routing Problem,LRP)范畴。而其中车辆路径问题由于临时集散地的加入转化为多车场车辆路径问题(Multi-Depot Vehicle Routing Problem,MDVRP)。车辆路径问题随着配送点的增加就逐步转变为NP-hard问题,一般求解这种组合爆炸问题常用的是采取启发式算法进行求解。蚁群算法是带着一定的机率性在图中不断优化路径的元启发式算法。结合解决问题的实际,对蚁群算法的模型部分进行修改,以求用动态规划的方法求解每条随机路径下的最短时间,将该时间作为路径选择概率参数选取的部分依据进行再次的迭代寻优。首先,介绍临时集散地选址的问题,然后根据预设的配送点的组合顺序运用动态规划的方法构建求解最短时间的配送模型,将该模型放入变异蚁群算法对各备选的临时集散地配送方案的配送时间进行比较,最后,结合太原市唐久便利店连锁公司的部分便利点网点及其配送中心的地址给出最短时间配送的临时集散地选址的的计算实例。