物流配送作为物流系统中重要的一环,其运营的好坏直接影响到物流配送企业的经济效益。在物流配送过程中,车辆回程过程中的空车资源浪费一直是物流配送企业所关注的问题。以啤酒厂配送为例,当把成箱的啤酒送到各个配送地点,为了减少配送车辆二次取箱的资源浪费,所以在配送成箱啤酒的同时要把空瓶箱取回。正是物流配送企业为减少不必要的资源浪费,产生了同时送取货车辆路径问题(vehicle routing problem with simultaneous delivery pickup,VRPSDP)。同时,随着近年来电子商务等的快速发展,物流配送企业不仅要面临电子商务环境下顾客分布广,需求零散的挑战,还要面临高昂的成本压力。同时又由于客户需求现在变得触手可及,经常会出现来自客户需求及时间窗变动等不确定性因素,对原配送计划形成干扰,导致无法按照原配送方案进行配送。所以,如何快速高效解决客户需求变动,尽量使这一扰动对整个物流配送系统所造成的影响最小,便是物流配送所面临的一个重要问题。干扰管理是通过对受到干扰的方案进行调整使干扰对方案造成的影响最小的方法论,本文针对客户需求变动的同时送取货车辆路径问题基于干扰管理的思想进行研究:(1)当未发生需求变动时,配送中心(车场)的车辆按照初始配送方案进行配送,初始配送方案是根据本文改进的遗传算法来进行计算,以成本最低为目标生成配送方案;当客户发生需求发生变动时,首先对该需求变动所产生的对初始配送方案的干扰进行扰动辨识,判断该扰动是否对初始配送方案造成干扰,若不产生干扰,则继续按初始配送方案进行配送,若产生干扰,则结合考虑的两种路径偏离情况进行详细说明,分别从配送成本和服务时间两个方面进行扰动度量。(2)基于客户需求变动对初始配送方案造成的干扰,本文运用干扰管理思想,以广义总费用偏离最小为目标建立VRPSDP干扰管理模型,同时根据基于此模型设计了有效的禁忌搜索算法,从而快速得出满意的调整方案。(3)本文以内蒙古包头市某配送中心的配送数据为算例来验证本文所建立的VRPSDP干扰管理模型禁忌搜索算法是否能够有效解决所提出的问题,同时将本文所提出的干扰管理方案与全局重调度和新派车辆两种方案进行对比,结果显示,本文干扰管理方案要明显优于新派车辆和全局重调度方案。同时针对禁忌长度进行了数值分析,分析禁忌长度的长短对算法得出最优方案的影响。(4)针对算例结果以及与另外两种方案的对比分析,说明本文干扰管理方案不仅能为物流配送企业节省资金,而且能够较好地保持客户满意度。本文为客户需求变动的同时送取货问题提供了一种解决方法,也为物流配送企业对于客户需求变动的这一情况提供了理论支持。最后,对全文进行较全面的总结,对下一步研究方向进行了展望。