随着全球物流业务的复苏，深圳中外运物流有限公司的业务量也逐渐增加，其进出仓货物存在批量小、频次高的特点，平均每日进出仓车次在1000左右，但单票货物的平均进仓体积在5CBM左右.由于车辆的频繁进出仓库,对公司进出仓和周边公共道路交通都造成较大的压力,也极大的影响了公司装卸货的效率，客户投诉增加。该公司也一直在探索解决这些问题的方案,并引入了预约系统、货架仓、闸口管理系统等，但这些方法都是在车流量压力形成以后进行疏导和缓解，并不能从源头降低减少压力，因此只能治标不治本。本文作者在研究这些矛盾冲突后，引入了MILK-RUN模式,即循环接送货模式，并针对公司的实际情况，提出了预约接送货服务方案。并将其转化为经典的VRP模型和TSP模型，根据扫描算法对每日订单进行分组，从而进行运输车辆的调配，再运用最近插入法对运输路径进行优化，得出相对较优的接送货物运输方案。并结合公司实际情况与市场环境，对该解决方案的优缺点、运作方法进行了详细的SWOT分析。