研究多配送中心配送路径规划问题的目的是因为随着经济全球化的不断发展，物流运输业的发展以及物流活动的进行对社会经济、社会文化的影响日益明显，引起了人们越来越多的重视，成为新时代一个重要角色。而配送是现代物流的一个重要环节，随着物流的全球化、信息化及一体化,配送在整个物流系统中的作用变得越来越重要。物流配送路线的优化，又是物流配送中的一个关键环节。因此，在配送过程中，配送路径规划对物流结果的影响很大。一个合理、有效的配送路方案，不仅可以减少配送时间，降低作业成本，提高企业的效益，而且可以更好地为客户服务，提高客户的满意度，维护企业良好的形象。

1.1国内外现状分析

随着电子商务的快速发展和物流技术专业化水平的不断提高，物流行业对社会经济活动的影响日益明显，越来越多的人们开始重视物流行业。配送中心是物流行业的重要组成部分，电子商务环境下的配送是小批量，大批次的活动，配送线路的选择要充分体现服务竞争，提高电子商务环境下的用户满意程度^[25]。

物流配送路径选择优化是整个物流配送系统优化中关键的环节，也是电子商务活动不可缺少的内容。由于这一问题的理论涉及多学科应用前景广阔所以很快引起了运筹学、应用数学、图论与网络分析、物流学、交通运输工程、管理科学与工程、计算机应用等学科的专家、工程技术人员的极大重视。自此一直成为运筹学与组合优化领域的前沿与研究热点，各学科专家对该问题进行了大量的理论研究及试验分析取得了很大进展。近二十年来无论在国内还是国外，物流配送路径规划问题都是一个非常活跃的研究领域^[18]。

车辆路径问题( vehicle routing problem，VRP) 作为物流配送中的关键环节，是管理科学的一个重要研究课题，受到相关学者的广泛关注。多配送中心车辆路径问题是在 VRP 基础上由多个配送中心的一起运作。在当今大中型城市的物流体系中，多配送中心协同运作已然成为主流，因此多配送中心车辆路径问题的研究就具有极其重要的现实意义。

多配送中心车辆路径问题是对基本 VRP 的扩展，属于 NP难题，解决该问题的方法主要分为精确算法和启发式算法两类。精确算法是指可求出其最优解的算法，主要有动态规划法、分枝定界法、切平面法、直接树搜索算法、网络流算法、整数线性规划法等。由于引入了严格的数学方法因而无法避开指数爆炸问题

，即精确算法的计算量会随着问题规模的增大而呈指数增长。因此在实际中其应用范围很有限。虽然精确算法能够求得问题的最优解，但其求解效率低、且求解规模有限，因此很多学者青睐于应用求解效率高，但通常只能求得满意解的启发式算法求解多配送中心车辆路径问题。目前，用于求解多配送中心车辆路径问题的启发式算法主要包括禁忌搜索算法^{［1 ～ 3］}、遗传算法^［4，5］、蚁群算法^［6，7］、粒子群算法^［8，9］等。应用这些算法求解多配送中心车辆路径问题时，一些文献采用最短距离分配法、聚类法、两阶段法等^{［10，11］}将多配送中心 VRP 转换为单配送中心 VRP 求解; 也有一些文献通过整体思想直接对多配送中心 VRP 进行求解。

2. 研究的基本内容与方案

2.1研究的基本内容

首先，具体介绍物流配送路径规划的概念，以及目前国内外对其的研究现状。物流业在欧、美等发达国家中发展较早，其物流配送路径规划研究也走在前列，在对物流配送路径规划的不断研究与拓展中，多种算法方法被引用到物流配送路径规划。而国内的物流业起步较晚，效率研究稍有滞后，正处于不断探索阶段，随着越来越多的专家和学者走进物流配送路径规划研究领域，我国的物流产业必将以其蓬勃的发展力成为国民经济的新增长点。

然后，多配送中心车辆路径规划问题，即是不考虑客户对货物送达时间限制的多配送中心车辆路径问题。该问题可以描述为在配送中心地理位置、客户地理位置和需求量已知的条件下，要求从多个配送中心派出多辆车为所有客户提供配送服务，要求完成所有配送任务的车辆行驶总里程最短或最优，并满足条件: 1.车辆由某个配送中心出发，最终返回该配送中心; 2. 所有客户的需求必须得到满足，每个客户只能由一辆车提供服务，且仅被服务一次;3. 每条配送路线上，货物的配送量之和不能超过配送车辆的最大载重量，并且运行距离不得超过该车的最大行驶距离。