物流配送属于物流系统的重要环节之一，其效率的高低，关系到许多物流企业竞争力的强弱。近年来，随着我国经济的稳步发展，零售行业进入了发展的新高峰，越来越多的企业开始为大型商超、中小型便利店提供配送服务。但是，如何在最短的时间内最小化配送成本，同时保证配送质量，是企业面临的重要挑战。
Z公司作为北京市本地的配送企业，负责北京市内多个商超类型客户的运输配送服务，公司配送中心位于北京市通州区，客户分布在北京三环到七环的不同地点，配送商品主要为米面粮油、日用百货等。为了提高配送物流效率，北京公司开展了多个客户由配送中心统一调度配送的共同配送模式，但这种新的配送模式对调度环节提出了更高的要求，需要考虑多种不同的配送车型、北京市区的路况及相关限行政策、不同客户的特殊配送需求，以及提货仓库和配送点之间的匹配关系。面对这些问题，该公司需要制定更加合理的车辆调度方案和配送路径，这对于提高公司的配送效率、降低配送成本具有非常重要的现实意义，同时优化的配送线路也有助于保证配送质量，提高客户满意度。
车辆路径问题作为物流环节中被学者关注的焦点问题，研究成果丰富。本文根据客户的需求量与位置，将不同运量的车型与客户点相匹配，建立数学模型，并充分考虑了时间窗、启动成本等，使得优化后的车辆配送路径对于初始路径有一个很大的改善。本文做出的研究给z公司的物流配送方案的科学制定奠定了一定的基础，同时也进一步加深了VRP模型的研究。
配送路径优化问题是物流领域的焦点问题之一，在涉及配送的各个行业中都有相关的研究文献，国外的研究学者在路径规划研究中使用的算法更加深入和广泛。
车辆路径问题最早是由Dantzing和Ramster[1]两个人于1959年共同提出，自提出后便引起各领域的专家学者的极大重视。
国外学者对车辆路径问题做了大量深入的研究，Marius和Jacqes[2]在Dantzig的基础上提出车辆配送问题应考虑时间花销，首次提出带时间窗约束的车辆路径和调度问题。Kolen[3]等人在1987年首次研究了从一个仓库按客户要求的时间点，对每一个客户进行服务。Savelsbergh[4]等验证带时间窗的车辆路径问题，比不带时 间窗的车辆路径问题更复杂难解。Thanfiah[5]和 Joe[6]最先用遗传算法对 VRPTW进行求 解，得到了早熟的解。2010年，Marinakis[7]等采用遗传算法于粒子群算法混合的方式进行结合运用，并利用基础性实例进行验证，所得结果优于单一算法对该实例的求解效果。Alena[8]提出了多站车辆路线问题，brahim M F[9]在VRPDTW问题中，通过调整交叉和突变两个阶段，将遗传算法进行改进和优化。
国内学者对于遗传算法的应用研究也很丰富。邓学平[10]等人由于快递包装回收带来 的环境问题，建立带软时间窗的快递包装回收模型， 将回收处理成本加入到目标函数中，采用遗传算法进行求解。张群和颜瑞[11]用模糊遗传算法求解多车型和多配送中心的路径优化模型，得到了比遗传算法更优的结果。周生伟[12]等人先利用贪婪算法求出初始解，再用遗传算法进行求解，得到了理想的结果。叶威惠[13]将实时路况考虑到路径优化的过程中，用改进的遗传算法进行求解，并将得到结果用地图表现出来。赵志学[14]在普通的车辆路径问题的基础上，将道路的拥堵状况考虑到路径优化的模型中，用遗传算法进行求解。葛显龙[15]考虑到顾客在时间和空间上的随机性，采用时空泊松分布模拟客户位置的方法，利用遗传算法和禁忌搜索相结合，得到改进的遗传 算法搜索最优方案的能力更强。
[1]Dantizing G B,Ramser J H.The truck dispatching problem[J].Management Science,1959,6(1):80-91.
[2] Solomon M,Jacques D. Time Window Constrained Routing and Scheduling Problems[J]. Transportation Science,1988,22(1).
[3] Kolen,A. Rinnooy,K. Trienekens,H. Vehicle routing with time windows[J]. Operations research, 1987,35(2):266-73.
[4] Savelsbergh,M. Local Search in Routing Problems with Time Windows[J]. Annals of Operations Research. 1985,16(4):285-305.
[5] Thangiah,S. Nygard,K. A genetic algorithm system for vehicle routing with time windows[J].Unite States:IEEE, 1990:322-328.
[6] Joe,L. Blanton,J. Multiple vehicle routing problem with time and capacity constraints using genetic algorithms[J]. Morgan Kaufman Publishers Inc, 1993:452-459.
[7]Marinakis Y,Marinaki M.A hybrid genetic–Particle Swarm OptimizationAlgorithm for the vehicle routing problem[J].Expert Systems with Applications, 2010,37(2):1446-1455.
[8] Alena Rybickova, Jakub Brodsky, Adela Karaskova,Denisa Mockova. A Genetic Algorithm for the Multi-Depot Vehicle Routing Problem[J]. Applied Mechanics and Materials,2015,4200.
[9] brahim M F,Nurhakiki F R,Utama D M,Rizaki A A. Optimised Genetic Algorithm Crossover and Mutation Stage for Vehicle Routing Problem Pick-Up and Delivery with Time Windows[J]. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 2021,1071(1).
[10] 邓学平,薛莹,田帅辉.带时间窗的快递包装回收车辆路径优化研究[J].重庆邮电大学学报(自然科学版),2018,30(06):861-869.
[11] 张群,颜瑞.基于改进遗传算法的混合车辆路径问题[J].中国管理科学,2012，20(2):121-128.
[12] 周生伟,蒋同海,张荣辉.改进遗传算法求解VRP问题[J].计算机仿真，2013,30(12):140-143.
[13] 叶威惠,张飞舟.真实路况下的快递配送路径优化研究[J].计算机工程学, 2017,39 (08) :1530-1537.
[14] 赵志学,李夏苗,周鲜成,刘长石.考虑交通拥堵的冷链物流城市配送的GVRP研究[J].计算机工程与应用,2020,56(01):224-231.
[15] 葛显龙,薛桂琴.不确定环境下多品类共同配送路径优化[J].计算机工程与应用,2019,55(09):264-270.
本文一共有五大章节，主要的研究内容和主体框架结构如下：
第一章为绪论部分。首先对物流配送所处的背景和意义进行阐述，为本篇论文的研究做铺垫。其次通过对关于遗传算法解决车辆路径问题等研究现状进行综述，针对目前关于带 时间窗的物流配送路径优化问题研究的背景下，通过结合z公司车辆配送的运行情况，分析z公司面临的问题。最后对研究内容、方法、技术路线等进行简要概括。
第二章对相关理论进行分析。分别详细介绍了车辆路径问题、时间窗的基础理论， 以及遗传算法的定义、特点等，为本文问题的分析和模型的提出奠定了基础，对模型的求解提出了新思路。
第三章在对z公司的物流配送问题的分析基础上，结合第二章理论的基础，建立具有最小化总配送成本的配送路径优化模型，设计编码和算子，并采用Python对算法进行实现。
第四章对模型进行求解，得出z公司的最优配送路线，分析设计的遗传算法对最优解的影响，将z公司优化前和优化后的结果进行对比分析，显示z公司的配送路径得到了优化。
第五章总结，通过对本篇文章的研究思路、研究成果和研究意义的总结，得 到此次研究的不足和对未来在模型建立过程中考虑的因素、求解方法、研究方向进行改进。
本文的创新点有如下三点：
一、由于商超配送具有及时性，z公司的物流配送须按客户要求在规定时间内到达，本文建立带时间窗的车辆路径问题模型，使用遗传算法求出最优配送路线。
二、受区域限行、路段管制、道路拥挤等因素的影响，z公司面临的配送环境非常复杂，本文通过在模型中加入不同路段限行与否的约束，求解优化后的配送路径。
三、z公司拥有不同载重的车型，通过对不同车型可行路段进行研究分析，求解最优的车辆调度方案。
（1）文献研究法
通过收集关于路径优化和求解算法的相关文献，并对文献进行分析和研究，掌握和 了解国内外的研究现状。同时，结合z物流公司的实际情况，分析z公司面临的问题，对这些问题进行研究。
（2）数学建模法
本文通过根据z公司面临的问题，运用算法、数据研究、运筹学等内容，根据时间要求、成本要求以及最短路径等限制条件建立目标函数模型，用于验证和分析。
（3）定性与定量研究相结合的方法
通过对车辆配送路径优化问题的定性分析，进而明确本文配送路径优化的研究内 容、研究重点和研究问题。对Y物流公司的配送现状进行定量分析，构造运筹学模型， 并用Python进行模型的求解，得出优化结果。
（4）改进遗传算法优化
本文根据z公司实际配送情况，选择遗传算法作为本文的优化算法，同时针对传统遗传算法的缺陷从编码机制、变异算子、交叉算子角度进行符合实际的改进，并建立时间窗与载重容量等限制性函数进行代码插入，从而利用改进型的遗传算法对z公司的配送路径进行优化。