随着社会经济及电子商务的快速发展,仓配一体化服务模式成为现代商贸流通的主流,仓配一体化企业在城市配送中也扮演着日益重要的角色,这种服务模式协调仓内分拣和仓外配送的多个物流环节,可以满足不同客户小批量、高频次的城市配送需求。越来越多的品牌商、零售商、电商企业为了降低自身的生产成本,积极寻求与仓配一体化企业的合作。如何为客户提供专业的仓库管理和高效的配送服务,是仓配一体化企业亟待解决的问题。传统车辆路径问题主要研究车辆的路线规划,不涉及车辆配送环节与其他环节衔接的问题,而在仓配一化模式下规划车辆路径,能够有效降低企业整体运营成本。本文在对车辆路径相关研究进行梳理的基础上,利用智能算法将订单拣选与车辆配送之间的衔接过程作为研究对象,研究以电动汽车为主要载运工具,在有配送时间窗需求的情况下,为仓配一体化企业规划专业的仓库管理和高效的配送服务实施策略提供理论支持。论文首先分析了城市仓储配送企业订单分批和车辆配送路径的国内外研究现状,在此基础上,对研究技术路线进行了设计;其次对论文所涉及的仓配一体化理论、智能算法、订单分批与车辆路径联合调度等基础知识进行了分析研究;基于订单分批问题和车辆路径问题间的时间关系建立数学模型,为了控制配送成本,模型将配送车辆的充电费用、车辆固定费用、行驶费用和惩罚成本转化为约束条件;然后对自适应大规模邻域搜索算法进行了扩展,作为求解联合调度问题的主体算法,并使用K-means聚类算法对其进行改进,使算法求解出的车辆路径方案减少多车辆陷入拥堵区域的情况;最后论文设计算例测试所提出方法的正确性和有效性,一种是添加了具体需求信息的车辆路径问题标准算例,另一种是兰州某仓配一体化企业一段时间内接收的实际订单数据。根据论文验证结果,当时间窗限制合理的情况下,本文算法相较于顺序求解方法能够得出较优的订单分批和车辆路径规划方案,可有效减少订单的延迟配送时间。在实际算例实验中,本文提供的车辆配送方案与该企业当日配送方案相比,能将订单配送延迟时间缩短15.16%,企业内、外协同合作能力显著增强,其综合成本有效得到降低。本文构建的仓配一体化数学模型和采用的求解算法,为该类型企业提供了一种正确可行的理论算法,具有一定的实用价值。