更新时间：03-11 （天才（吴））提供原创文章
摘要:物流配送是物流活动最后一环直接与消费者挂钩。配送占物流总成本甚至生产总成本的比例都相当高。合理的配送路径优化能极大影响到配送的成本，时间还有效益，尤其是多用户多路径的配送路径优化更加的重要。随着生产和物流活动的进行，人们越来越意识到对路径的合理优化重要性，这已经成为一门热门的研究项目。
本文主要就柯桥轻纺城物流配送的路径长度优化以及车辆的利用率进行研究，通过对这一实际问题进行研究，发现柯桥轻纺城存在配送路径重复，车辆空载率高的问题。在对其变量进行约束以后，建立起VRP模型，运用蚁群算法进行对其进行了计算。最后的结果表明，在对柯桥轻纺城的配送路径运用蚁群算法科学优化以后，路径重复问题得到有效解决，配送路径长度和时间大大缩短，车辆利用率提到，可以为柯桥轻纺城配送路径优化提供借鉴，有一定的指导意义。
关键词 物流配送；路径优化；蚁群算法
目录
摘要
Abstract
1 绪论-1
1.1研究背景与意义-1
1.1.2 研究的目的与意义-1
1.2 研究的内容与方法 -2
1.2.1 研究的内容-2
1.2.2 研究方法-2
1.3 技术路线-3
2 配送路径优化相关理论及文献研究综述-4
2.1配送概述-4
2.1.1配送的概念-4
2.1.2配送路径优化的概念-5
2.2多回路运输 VRP模型-5
2.2.1 VRP问题表述-5
2.2.2 VRP问题模型-7
2.2.3 VRP问题分析-7
2.3蚁群算法简介-7
2.3.1蚁群算法的定义及原理-7
2.3.2 蚁群算法求解模型-8
2.3.3 蚁群算法优化求解-8
2.4 国内外文献研究综述-9
2.4.1 国外文献研究综述-9
2.4.2 国内文献研究综述-10
2.4.3 国内外文献研综述的评述-11
3柯桥轻纺城配送现状分析-12
3.1柯桥轻纺城配送现状分析-12
3.1.1 市场配送状况-12
3.1.2 市场配送流程-12
3.2柯桥轻纺城配送存在的主要问题-13
3.2.1 配送路径重叠，浪费资源-13
3.2.2 整车利用率低，成本过高-14
4柯桥轻纺城路径优化方案-16
4.1.1建立VRP模型-16
4.1.2运用蚁群算法优化配送路径模型-16
4.1.3配送路径优化前后比较分析-19
结论-21
致谢-22
参考文献-23
附录-25