随着科技的不断发展,通过降低物料消耗而获取利润(即第一利润源泉)和通过降低人工成本和提高劳动生产率而增加利润(即第二利润源泉)的潜力已经越来越小,而降低物流费用已被广泛认为是企业取得利润的第三利润源泉。从物流总费用的构成来看,运输费用在物流总费用中占有相当高的比例。配送属于支线运输,是供应链上最后一个环节,负责将实物运送至用户的手中。配送路线设计的合理与否直接关系到企业是否能以最小成本及时、按量、保质将货物运送至客户点。本文的选题来源于校企合作项目“郑煤集团公司供应物流系统工程研究”。在这个具体的应用背景下,分析了煤矿不同种类物资配送的特点：物资需求有紧急性之分,车辆可多趟运行；危险物资允许联合配送,一个客户的需求可由一辆车运行多趟来满足,或由不同车辆来进行访问；而普通物资则不允许联合配送,每辆车每趟只能访问一个客户点,而且要求车辆必须满载。在大量阅读文献的基础上,发现本研究与带时间窗的车辆路径问题、带模糊时间窗的车辆路径问题、需求可拆分的车辆路径问题这三类问题之间存在着某些共性。通过对比,前两类问题中的时间窗无法描述本研究中的需求紧急性,因为客户并没有明确指明接受服务的时间区间段,也没有一个有明确上下限的期望时间窗口,故本文提出用自然数表示的“服务优先级”来刻画客户对物资需求的紧急程度。危险物资多趟配送的特点使其优化可借鉴需求可分的车辆路径问题的研究方法来进行。确定问题的范围边界后,针对危险物资和普通物资的配送特点,分别建立相应的数学模型,设计了改进的扫描算法和改进的遗传算法对危险物资多趟联合配送模型进行求解。以郑州煤电物资供销有限公司的危险物资配送为求解实例,从最优结果的配送费用、配送里程、使用车辆数、车辆装载率、平均计算时间和保证服务优先级等指标分析两种算法的优化性能,结果表明在相同的使用车辆数和车辆装载率情况下,改进的遗传算法要优于改进的扫描算法,但需要较长的平均计算时间,而且也一定程度上破坏了服务优先级,而改进的扫描算法则较大程度保证了服务优先级。同时还与该公司实际配送情况进行了比较,进一步验证了本文算法优化的有效性。对普通物资的多趟单点配送问题也设计了相应的算法进行优化,将优化结果与实际配送情况比较分析,表明算法优化大大减少了配送的成本,缩短了配送的时间。最后,基于MATLAB的GUI平台,实现了算法的可视化。用户在输入界面输入需求和车辆等参数,即可在输出界面看到算法优化的结果,借此辅助决策。