物流行业快速发展过程中暴露出的“最后一公里”、“中国式运输收费”等瓶颈问题,对电子商务的发展造成了诸多不利影响,粗放型的物流运作因其成本、效率等劣势因素已难以满足经济社会对于货物流通简捷、高效、快速、安全的需求。此外，在高铁、航空等运输方式冲击下，我国公路客运行业正面临成本增长、利润下降的双重压力，在战略转型过程中急需寻找新的利润增长点。　　本文以客运物流运营企业为研究视角，充分利用复杂多样的客运班线及客运汽车行李仓剩余运载力，将成熟的高速公路客运网络转化为物流配送通道，把高速公路服务区拓展为具有中转、仓储、加工等功能的物流中心。进而将成熟客运网络的广泛性、通达性和高速公路网的快速性、稳定性等优点融合到传统的物流配送网络当中，建立了新型高效的以“大交通、大物流”为规模特色，以区域物流与交通一体化协同发展为目标的客运物流配送网络体系。本文主要工作包括：　　1、统筹考虑了客运物流网络的路径—选址问题。添加了时间窗口、中转机制和容量等约束条件，构建了客运物流网络数学建模，并将此模型划分为车辆路径问题中的单源最短路径问题模型和选址配送问题中的两阶段多目标物流中心选址问题。　　2、建立了基于Dijistra优化算法的最短路径求解原型系统。对具有复杂拓扑结构和大规模点、边、权重信息的大型网络，提出了一种可对大规模高速公路路网信息数据进行合理简化的极大团算法，并运用该方法进行Dijkstra算法改进。该极大团算法基于各节点度数大小、按照自顶向下的方式进行极大团结构挖掘，同时引入剪枝策略、字典库排序策略的搜索树模型，进一步提高了对高速公路路网的搜索、简化效率，利于最短路径问题的求解。通过山东省高速公路路网数据库的相关实验设计，生成一种基于路网简化的最短路径求解原型系统，运用Dijkstra改进算法获得各点之间的最短路径，为客运物流网络车货匹配实验探究做好了数据准备。　　3、通过实例提出了物流选址问题的解决方案。将基于成本最低、中转运输量最大的多目标选址配送问题转化成两阶段物流选址优化模型—基于多影响因素分析的物流选址决策底层模型和基于免疫算法的物流选址优化上层模型。在求解底层决策模型时，运用SPSS数据统计分析软件对决策模型依次进行了基于线性回归方法影响因素熵的权重分析、基于系统聚类方法的候选服务区相似性分析、基于因子分析与主成分回归方法的服务区拓建影响因素综合评分决策分析等过程，得到了潍坊、青岛、平度等30个服务区适宜拓展为物流中心。在求解上层寻优模型时，结合各城市节点物流需求量及经纬度坐标数据，运用免疫算法进行寻优仿真，得到了系统整体中转成本最低的最优物流中心数量、位置及相应服务城市范围，并在山东省30个适宜拓展物流中心的服务区中确认了潍坊、青岛、平度、曲阜等8个或11个服务区可做为最优物流中心。　　4、提出了一种客运物流系统的解决方案。基于上述三方面的研究，开发了以车、货匹配效率为目标的客运物流网络问题实验探究系统，在系统中引入了一次搭载策略和中转搭载策略作为车货匹配准则，在求得的快件可搭载列表和快件体积列表的基础上，运用免疫算法得到了较好的匹配结果。同时对于动态的车货匹配问题效率进行了多因素的比较和分析，获得了一系列符合实际情况的结果，对于在更大范围推广应用，提高客运物流效率有重要的作用。