车辆优化调度是现代物流配送系统中的关键环节,研究的基本内容是集货中心向客户派送不同规模的订单时要选择最优的路径,在满足服务客户要求的同时,规划出用什么车型配送哪些客户可以使总成本最优。当前对多种类型车辆组合规划问题的探究,主要是以单一类型的车辆为研究对象,配装单元都是以货物类型为最小配装单元,没有考虑货物数量的配装,且在过往的满载车辆路径研究中,车辆在未到达须配送的客户点之前,不允许停留在其他的客户点卸货。因此,在达到配送目的的同时,如何有效的提升货物配装、多车型车辆规划和控制成本等指标成为亟待解决的问题。本文以“步步高”公司的物流配送为研究对象,从实际需求出发,对大批量多品种物流配送中的车辆配装和车辆路径问题,进行了详细的理论分析和实践操作,主要研究内容包括:(1)货物配装问题是指一批不同类型的货物如何用最少车辆完成配载的问题。大批量货物是指1单货物由多个同体积和重量的单元(件数)组成,总量大于单个车辆装载量。针对大批量货物配装除了货物类型配装,还存在拆单(数量配装)问题:首先,利用线性规划方法分别按货物体积和重量进行车辆规划,根据货物的总容重比确定采用车辆规划类型;然后以货物的总容重比和车辆容重比制定容重比平衡规则,当1单货物不满足容重比平衡规则时用后向反馈法进行拆单,即,根据后续待装货物容重比,确定当前载入货物的数量。该方法与蚂蚁算法和遗传算法对比,体积装载率分别提高18.7%和16.09%,重量装载率分别提高0.95%和8.57%,通过实际商业物流配送数据验证,体积与重量装载率都达到87%以上。(2)顺路捎带是建立在客户点间相互协同运输关系上的,若配送大客户点货物的车辆出现非满载情况时,通过捎带的方式增加欠载车辆的满载率,从而有效的节约成本,减少运输距离并优化车辆路径。针对单集货点顺路捎带的车辆调度问题,从实际情况出发,将车公里油耗成本、车辆行驶时间成本以及装卸等待的时间成本之和作为车辆总配送成本,构建了基于最小运输成本的顺路捎带满载问题的车辆调度模型。同时,根据构造的剪枝规则求解出最优的客户点组合,提升线路规划的合理性。实验结果表明,使用该方法不仅可以求解出最优的客户点组合,并且求解后的车辆载重利用率和容积利用率分别提高了71.46%、73.08%。