物流配送是物流中一个重要的直接与消费者相连的环节,是货物从物流结点(广义概念,可以是物流中心、配送中心、车场等等)送达收货人的过程。进行物流配送优化,主要就是配送车辆调度优化即如何安排车辆的线路,满足各个顾客服务点的需求的同时,又使总成本最小(总利润最大)。 本文总结了符合中国国情的物流的配送模式:直达型、转运型或者是独立配送系统结构形式、集中调度配送结构形式。考虑现实生活中配送可能出现的约束条件:车辆约束和顾客约束等。结合国内外的研究为配送模式建立合适的数学模型。同时,总结配送模式的共同特征,抽取出基础的单配送中心多用户的模式作为本文配送模型具体实现的重点。 优化配送车辆调度模型采用了有着扎实生物基础的遗传算法,虽然遗传算法本身有着并行算法的特点即从可行域中的多个点同时进行搜索,但是由于遗传算法的搜索的盲目性,很容易陷入局部最优。本文对于基本遗传算法进行了改进,提出了基于扩大选择空间、最优策略的选择算子和加入局部搜索算法的改进混合遗传算法,通过实验对比论证了改进措施扩大了搜索范围,有效地跳出了局部最优点,达到了优化车辆配送调度模型的目的。在应用研究章节,具体解决实际业务数据到算法输入数据的转换问题,实现了现实到算法的接口,其中以配送调度模型中的单配送中心多用户模型为例。