配送车辆路径问题是一个NP-hard问题。元启发式算法在解决寻优问题时具有很强的高效性和灵活性，因此得到了广泛的应用。人工蜂群算法是一种新型的元启发式算法，其实现机理是通过模拟蜂群采蜜过程中的群体智能行为来实现对问题的求解。由于人工蜂群算法的简单、灵活、鲁棒性等特点，将其应用到物流配送路径寻优问题上可以很好的解决物流配送中的全局优化问题。这必将极大的降低物流运输成本，缩减物流运输时间，减小生鲜物流配送的损失。同时将极大的提高物流配送决策的科学性、高效性以及物流业的信息化程度。
1.5 章节安排
本文章节安排如下：
第一章     绪论。简单介绍了课题的研究背景、研究现状、研究内容和研究意义。
第二章     详细阐述了生鲜物流。介绍了生鲜电商的发展和现状、发展难点、优势、解决方案以及运营模式。
第三章     解决路径优化问题的常用方法。介绍了蚁群算法、遗传算法和人工蜂群算法的生物学原理。
第四章     人工蜂群算法在生鲜物流路径优化问题上的应用。概述了生鲜物流路径优化问题、蜂群算法在路径优化问题上如何应用。最后通过使用Matlab软件进行仿真验证，证实了算法的可行性与适用性。 路径寻优算法及其在生鲜物流配送系统中的应用研究(3):http://www.youerw.com/zidonghua/lunwen_23641.html