车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP)是非确定多项式(NP)难题,它的解(路径的选择)对运输成本起着非常重要的影响,因而受到国内外学者的重视。车辆路径问题(VRP)是物流配送过程中的关键问题之一,随着电子商务的蓬勃发展,快递业称为现代物流高度发展的结果,它囊括了物流活动的基本要素,快递不仅以高科技的现代化运输手段傲视群雄,更以运输的物品重量轻、体积小、附加值高、能满足个性化需求、能满足时限要求等特点使其在物流中拥有得天独厚的位置。由于快递业的丰厚利润,当今众多传统的物流企业纷纷涉足快递行业。而合理,顺畅的快递网络是快递企业运营的根本,快递业的定义就是通过合理的快递网络把寄件方投寄的快件送到收件方手上,因此快递网络的路由布局也就决定着快递企业的运营成本、效率、服务速度、服务范围等一系列的核心竞争力水平,具有重要的战略意义。而快递网络的路由布局其中一方面就是反映在车辆的路径安排上。合理的车辆路径,不但能减少货物到达客户处的时间,降低车辆运输成本,改善车辆利用效率,实现资源的合理配置,有助于企业节约运输成本,而且能够帮助快递企业提升服务质量,把货物快捷准时地送达,让客户对货物的时限性要求得到满足,从而实现科学的物流管理目标。随着快递行业日益激烈的竞争,对VRP的研究因此具有更加实际意义。本文在认真研读国内外在VRP问题的文献基础上,对车辆路径问题进行研究分析,将车辆路径问题应用到快递企业的服务中,通过优化快递车辆的行车路径来降低企业的运营成本,增大货物派送的准时性来提高快递企业的服务水平。以A快递公司为例,研究了A快递公司在城市快递网络中的递送车辆服务的路径寻优问题,本研究设计了两阶段算法来求解A快递公司C站点的快递车辆路径问题。第一阶段,运用k-means快速聚类算法对C站点所有客户点进行路区的合理划分,第二阶段是对每一个路区内的客户点进行车辆路径的规划,以最少的车辆行驶里程数为主要目标,建立车辆路径问题的数学模型,然后运用遗传算法进行求解,最后用MATLAB实现该算法,计算出基于遗传算法的最优目标函数值与最优车辆路径方案,验证了算法在解决A快递公司C站点现存问题上的有效性。