物流配送路径优化主要研究物流配送中的车辆路径问题,可以优化路径方案,降低物流配送成本。随着物流规模的扩大和客户服务需求的提升,问题的复杂度逐渐增加,因此一种更加高效稳定的求解算法和提升物流服务质量的路径优化模型是非常必要的。群智能优化算法在优化问题中受到了广泛的关注,提供了求解路径优化问题的有效途径,本文的目的是应用改进的群智能优化算法求解物流配送路径优化问题,并对路径优化模型进行优化以提高物流客户满意度,结合所研究的算法和模型形成一套物流配送路径优化系统来提供高效地物流路径优化方案。群智能优化算法中,布谷鸟算法的全局搜索能力较强,且稳定性良好,但算法在收敛速度和精度方面不足,而粒子群算法具有较快的收敛速度较快但容易陷入局部最优解,混合算法能够结合两种算法的优秀机制,因此本文提出了一种混合自适应布谷鸟算法。在布谷鸟算法的基础上混合了粒子群算法中粒子的随机游走机制来优化解的更新,对布谷鸟算法的参数进行了自适应改进来平衡参数对算法性能的影响,引入了适应度权值因子来增强布谷鸟算法的群体交流。进一步,为了应用改进算法求解带时间窗的物流配送路径优化问题,对混合自适应布谷鸟算法离散化,引入了局部路径优化算子。最后,采用标准多维测试函数验证了混合自适应布谷鸟算法的寻优性能,利用路径优化测试算例验证了算法在求解带时间窗的路径优化问题中的有效性和较优的效果。物流配送中的客户满意度受客户特征和客户价值的影响,在配送资源有限的情况下,对客户的合理划分和差异化服务能够提升整体客户的满意度。本文通过分析物流取送货路径问题中的客户特征和客户价值,引入了客户重要度因子和取送货客户划分机制,给出了一种差异化满意度策略,并提出了一种基于差异化满意度的取送货路径优化问题模型。该方法能够以差异化客户满意度参与取送货路径优化过程,既可以提升客户满意度,也可以降低配送成本,提供更加合理地取送货路径方案。最后,应用标准的路径优化算例进行了仿真实验,通过混合自适应布谷鸟算法的有效求解,验证了该模型对取送货问题中客户满意度提升的有效性。最后,在算法和模型的优化基础上,本文设计并实现了一套物流配送路径优化系统,以提供高效合理的路径优化方案。系统具有信息管理、路径优化、调度安排的主要功能,并通过了基本的系统测试,验证了系统满足设计需求,也进一步验证了本文所提出的算法和模型具有较强的实用价值。