随着互联网与传统工业的融合发展,市场需求不断变化,传统车间生产模式已经不能满足当下市场环境,企业为了能紧跟市场发展并快速适应市场变化,需要将生产模式进行改变,而生产模式的转变意味着车间生产环境愈加复杂,致使生产物流的畅通性难以保证,在当前生产车间中,高效的车间生产与低效混乱的物料配送之间的矛盾仍然存在,为了提高车间生产效率和企业竞争力,优化配送路径是首要选择,因此本文以柔性生产车间物料配送为研究背景,对路径优化问题进行研究。主要研究内容如下:首先针对车间物料配送效率及工位满意度较低等问题,本文结合工位服务满意度、配送小车行驶距离及小车使用数量,建立了考虑工位服务满意度的多目标物料配送路径优化模型,并将2-opt邻域搜索算法与蚁群算法相融合,使用改进蚁群算法对问题进行求解。其次针对物料在配送过程中可完成二次分配,并缩短配送路径等问题,提出在车间设置“周期性可移动中转仓”,结合物料需求关联度,采用谱聚类算法确定中转仓具体位置,使配送小车可在中转仓进行物料拼载活动,并以配送成本最小为目标,构建了配送路径优化模型,将天牛须算法与粒子群算法相结合,使用改进粒子群算法对问题进行求解。最后采用Matlab仿真软件,分别对考虑工位服务满意度和考虑物料拼载的车间物料配送路径优化问题进行仿真分析。实验结果表明:针对考虑工位服务满意度问题,与基本蚁群算法相比,使用改进蚁群算法可使配送距离减少18.2%,总成本降17.8%,工位满意度提高13.4%,说明了改进蚁群算法的有效性;针对考虑物料拼载问题,在车间设置周期性可移动中转仓,使得配送路径减少了16.7%,总成本降低了15.8%,验证了在车间进行物料拼载的必要性,为制造企业解决车间配送效率以及配送路径优化问题提供了借鉴意义。本文共包含图23幅,表22个,参考文献56篇。