近年来,物流业在我国取得了较快的发展,物流专业化水平得到了较大的提高,如何有效降低物流成本成为企业越来越重视的问题。随着现代社会人们生活节奏的加快,为提高企业的生产效率,各企业对物流的服务时间要求更加严格,特别是以现代物流发展最新模式——精益物流以及即时配送(Just In Time,JIT)为原则的物流系统,时间要素变的越来越重要。在传统物流决策过程中,物流设施的建设位置及运输车辆的行驶路线问题是引起广泛关注的两个方面,但出于物流活动集成化要求,设施选址和车辆行驶路线必须同时考虑,才能有效降低物流成本,基于此因素考虑,本文研究两者的组合优化问题——定位路线问题,同时将时间窗引入,有利于满足企业对服务时间的要求。因此本文对带时间窗的定位路线问题进行研究具有一定的理论价值和现实意义。本文对多站点、带时间窗的定位路线问题进行了研究。首先从物流基本概念入手,阐述了定位配给问题、车辆路线问题和定位路线问题的相关含义、分类及数学模型。然后,通过在基本的定位路线问题模型的基础上添加时间窗约束建立了带时间窗的定位路线问题的数学模型,并运用Lingo软件和较小规模的数据对该模型的正确性进行了验证。对大规模数据的带时间窗定位路线问题设计了禁忌搜索算法来求解。禁忌搜索算法的特点是禁止重复前面的工作,为了回避邻域搜索陷入局部最优的不足,禁忌搜索算法用一个禁忌表记录已经到达过的局部最优点或达到局部最优的一些过程,在下一次搜索中,利用禁忌表中的信息,不再或有选择地搜索这些点或过程,以此来跳出局部最优点。通过在相同的条件下和Lingo计算结果及国内研究学者的研究结果比较发现,本文设计的禁忌搜索算法求解速度较快,解的精度较高。针对不同规模数据的问题,利用车辆路线问题的国际标准测试数据构造了25个点、50个点、100个点、150个点的带时间窗的定位路线问题的测试数据,通过测试分析,本文所设计的算法稳定、求解速度快,从而证明了本文设计算法的有效性和可行性。