食用油是百姓日常生活中的必需品,作为菜肴的辅助材料,是促进脂溶性维生素吸收的重要食物,可以为人们提供身体的热能和必需的脂肪酸,维持身体的健康。上世纪九十年代初期,小包装食用油开始进入我国大陆市场,随着改革开放经济的发展,人口的增长,小包装食用油行业在大陆快速发展,目前小包装食用油品牌大约有1000多个,在一些经济发达的城市,小包装食用油已经取代散装食用油成为百姓心中购买食用油的首选。目前,我国食用油市场产能过剩,食用油产业链利润不断下降,降低库存,提高利润,成为食用油企业亟需解决的问题。A企业作为食用油经销企业,经过十多年的发展,为满足消费者的需求,服务全国营销活动,在全国设有九个销售大区,并建立了34个中转仓。中转仓库存成本和向零售商仓库的配送成本占总成本较大,降低A企业中转仓的库存与配送成本,从而提高A企业的利润,变得十分重要。在中转仓仓库与零售商仓库组成的二级物流网络中,中转仓的库存成本与配送成本存在此消彼长的制约关系,对二者进行单独优化不能有效降低总物流成本,所以研究中转仓库存与配送联合优化问题具有重要意义。本文分析A企业中转仓库存情况,配送情况,分析库存成本与配送成本的构成,将库存成本与配送成本作为一个整体来考虑,优化库存与配送两个决策。构建以A企业中转仓与多个零售商仓库组成的二级物流网络,将中转仓的库存与配送进行联合优化。构建库存与配送联合优化模型,对于库存问题使用迭代法进行求解,得到每次的最优配送量,配送次数。由于配送模型非连续性和非凸性,常用的解析方法在一定时间内难以求解精确的解析解。结合细菌觅食算法(BFO)与蚁群算法(ACO)的特点,引入细菌觅食算法来增强蚁群算法的全局搜索能力,并相应提出了基于BFO-ACO算法求解配送路径问题,求解出最优配送方案。最后以A企业北京分公司为实证分析,以位于马驹桥的中转仓与多个零售商仓库组成的二级物流网络为研究对象,进行实证分析。优化A企业的配送频率、配送量、配送方案。通过实证分析,验证构建的库存与配送联合优化模型的有效性与科学性。最后通过实证结果分析,将库存、配送单独决策的结果与库存与配送联合决策的结果进行对比。在联合决策下,能够降低库存与配送环节总的物流成本。说明此模型与算法能够降低A企业总成本,同时提高供应链响应速度,提高企业利润。本论文的研究对A企业具有现实指导意义。图12幅,表10个,参考文献66篇。