路径优化问题是第四方物流(fourth-party logistics,4PL)众多研究问题中不可或缺的关键问题之一,提供优秀的及时的配送方案对4PL供应商发挥供应链整合功能、提高物流质量、提高物流运作效率和客户满意度、降低物流配送费用、降低资源浪费和满足社会对物质产品的各种需求,都具有极为重要的意义。4PL路径优化问题中关键因素是配送费用和配送时间,且客户对物流服务的时效性要求越来越高,因此,4PL供应商需要充分考虑时间这一因素对配送方案的影响。本文以4PL物流企业的路径优化问题为背景,针对路径优化问题中的不同的配送要求,在综述4PL研究现状的基础上,研究了带有硬时间窗配送要求、带有软时间窗配送要求、带有拖期风险配送要求和带有提前和拖期风险配送要求的四种4PL路径优化问题。综述了4PL产生的背景、路径优化在4PL中的重要作用和目前的研究现状,为4PL路径优化问题的后续研究奠定了坚实的基础。综述了一种新的亚启发式算法-和声搜索算法,对和声搜索算法的起源、流程、步骤、扩展的和声搜索算法、研究现状及其在组合优化问题和连续优化问题中的应用等方面进行了详细的综述。同时对两个路径算法进行了简述,为求解4PL路径优化问题的算法设计提供了思路。针对带有硬时间窗配送要求的4PL路径优化问题,提出了问题的数学模型和求解算法。根据现实配送过程中,配送任务不可能在某个固定的时间点完成的特点,考虑硬时间窗约束。主要工作：(1)建立了以最小化物流配送费用为优化目标,以硬时间窗为约束的基于路的数学模型,设计了基于修复策略的和声搜索算法和嵌入删除算法的和声搜索算法,并与枚举算法进行了对比分析。结果表明所提出的算法是有效的。(2)建立了以最小化物流配送费用为优化目标,以硬时间窗为约束的0-1整数规划模型,并采用商业软件包ILOG对问题进行了求解。结果验证了0-1整数规划模型及求解方法的有效性。(3)对两种模型及相应的求解方法进行了对比分析。针对带有软时间窗配送要求的4PL路径优化问题,提出了问题的数学模型和求解算法。在现实的配送过程中,配送服务可以提前或是延后完成,但是要有一定的惩罚费用,这就是软时间,更符合实际情况。因此,研究了带有软时间窗约束的4PL路径优化问题。主要工作：(1)建立了以最小化物流配送费用和违反软时间窗的惩罚费用为优化目标的基于路的数学模型,提出了基于修复策略的和声搜索算法和嵌入删除算法的和声搜索算法,并与枚举算法进行了对比分析。结果表明所提出的算法是有效的。(2)建立了以最小化物流配送费用和违反软时间窗的惩罚费用为优化目标的0-1整数规划模型,并采用商业软件包ILOG对问题进行了求解。结果验证了0-1整数规划模型及求解方法的有效性。(3)对两种模型及相应的求解方法进行了对比分析。针对带有拖期风险配送要求的4PL路径优化问题,提出了问题的数学模型和算法。在实际的配送过程中,由于天气条件的变化、路况的变化、缺少路况的及时信息等不可测因素导致按时完成配送任务存在着风险。通过引入VaR(Value-at-Risk,在险值)的定义来度量时间风险,对4PL路径优化问题展开研究。主要工作：建立了以最小化拖期风险为优化目标、物流配送费用为约束的基于路的数学模型,提出了嵌入删除算法的和声搜索算法,对不同规模的实例进行求解,结果表明了模型和算法的有效性。针对现实配送过程中配送任务既有可能延后完成也可能提前完成,而提前或者延后完成配送任务会增加成本、降低收益,从而带来提前和拖期风险的实际情况,对带有提前和拖期风险配送要求的4PL路径优化问题展开研究。主要工作：建立了以最小化物流配送费用为优化目标、提前和拖期风险为约束的基于路的数学模型,提出了嵌入删除算法的和声搜索算法,对不同实例进行了求解。结果表明所提模型和算法是有效的。最后给出了全文的结论和未来研究方向上的一些建议。