进入21世纪，交通拥堵问题已成为制约我国大型城市发展的重要因素。随着城市化进程的不断推进，未来我国人口仍然将快速向大城市集中，城市的物资供应和市民消费品的配送以及各类商务物品流转的快速增长，让已经达到极限的传统的物流方式不仅无法保证城市进一步发展的要求，同时还面临环境污染、能源紧缺等一系列难以克服的问题。为使我国大型城市走可持续发展和低碳经济之路，今后包括城市物流系统在内的许多生产及管理模式都将面临重构。把地面物流系统逐步向地下不同层次里转移，释放出城市地上空间，不仅能够从根本上缓解交通拥堵问题(城市地面60%的车辆为物流车辆)，大大提高物流系统的运转速度和效率，有效地减少污染和节约资源，优化物流网络的结构和空间布局，而且同时也适应电子商务的发展和网上购物的要求，符合低碳经济的发展要求。本文研究的问题主要是如何使城市地下物流系统的网络最优化。整个物流系统的运转效率、系统的合理性、系统工程的投资、系统建成后的经济效益和社会效益都与物流系统的网络形态以及未来的拓展情况息息相关。目前对网络优化的研究有很多，也取得了较多的研究成果。但由于我国目前的城市规模扩展异常迅猛，根据当前城市规模得出的最优网络随着城市的不断拓展后并不一定仍是最优的。因此对于我国的城市地下物流系统的网络优化，仅仅依靠稳定节点的网络优化是不够的，必须运用新的理论和方法解决城市化过程中的动态演化问题。基于以上的研究，本文建立了符合我国大型城市不断扩展这一特点的树状地下物流网络布局模型，采用的模拟植物生长算法是以植物向光性理论为启发式准则的智能算法，该算法是利用人工植物在给定物流节点集解空间中的生长过程得到城市地下物流网络的最优布局。论文以北京市物流规划为例，应用模拟植物生长算法在MATLAB中仿真优化，求解出了北京市地下物流系统的最小网络，表明模拟植物生长算法具有较强的精确性、稳定性和全局搜索能力，为大型城市地下物流系统的优化提供了新的视角和方法。