车辆路径问题(VRP)由Dantzig和Ramser于1959年首次提出，其数学模型和求解算法逐渐受到国内外学者的重视。VRP问题的一般定义为：对一些列装货点和(或)卸货点，组织适当的行车路线使车辆有序地通过它们，在满足一定的约束条件(如货物需求量、发货量、交发货时间、车辆容量限制、行驶里程限制、时间限制)下，达到一定的目标(如路程最短、费用最少、时间尽量少、使用车辆尽量少等)[2][3]。10712
进过数十年的发展，VRP问题发展出多种优化算法，如下：
图1.1  车辆配送路径优化方法框架图[4]
1.2.1 国内物流配送研究现状
在国内，学者研究法相多数集中在启发式算法，且已经有一定的成就。
下面仅是一些研究成果：
表1.2 国内物流配送优化算法研究概览[3][4]
时间(年)    学者    研究内容
1995    张震    针对单车满载问题提出了可考虑运输行程约束的优化方法。
1996-1998    靳番，赵赫    遗传算法和神经网络方法对简单TSP。
1998    李大卫    以TSP的最近距离启发式为基础，通过设置评价函数来处理时间窗约束，求解了简单VSP。
1998    蔡延光等    应用并行表搜索算法和模拟退火算法对简单满载问题进行了求解。
1999    姜大力等    在分析VRP现有启发式算法的基础上，构造了VRP的染色体表达，并对染色体进行可行话映射，建立了VRP的遗传算法。
1999    张涛等    通过遗传算法来保证搜索的全局性，用3-OPT算法来加强局部搜索能力，得到针对VRP的混合算法。
2000    肖鹏等    凭借单亲遗传算法的单亲遗传因子，采用全新遗传算子进行染色体从组，实现了对VRP问题的优化。
2000    谢秉磊    将货运量约束和时间窗约束转化为目标约束，设计了基于自然数编码的可同时处理软、硬时间窗约束的遗传算法。
2001    李嘉等    通过提出多种车队模式下的混合车队路径问题的求解框架来解决一类特殊的车辆路径问题，设计了基于遗传撒unfahe禁忌搜索启发式的混合算法。
2001    周贤伟，李光远    根据车载GPS设备的也行，建立了互无运输VRPTW的数学模型，并设计了求解的遗传算法。
2002    张丽萍等    通过引入新的交叉算子，构造了一种改进遗传算法，此算法摆脱了对群体多样性的要求，最终总恩那个收敛到满意解。
2003    方霞等    利用免疫算法的全局搜索能力和收敛性，将改进的免疫算法应用应用于解决VRP。
2003    王正彬等    在分析VRP现有启发式算法的基础上，激励了考虑线路安排的物流配送方案模型，并提出了求解该问题的一种搜索算法。
2004    陈湘州等    针对基于路径组合编码的遗传算法求解VRP时，引入一种进化逆转算子，改进了遗传算法求解VRP时的局部搜索能力。
2004    顾志康等    分析了染色体中某些需求点编号可能重复出现的情况，设计新的染色体结构，并利用基因混合交叉重组方法生成新的染色体，有效提高了搜索到最优配送路径的概率。
2004    章兢等    构造了一种免疫克隆算法来求解VRP，并在算法中也引入了克隆选择扩增、克隆删除、受体编辑、体细胞高频变异、抗体循环补充等思想。 物流配送国内外研究现状:http://www.youerw.com/yanjiu/lunwen_9839.html