随着物流专业化水平的提高,物流行业得到了迅速发展。在物流配送业务中,由于我国货物需求量大、交通拥堵程度高、客户对服务质量的要求不断提高等因素,致使我国大中城市都面临着配送时间长、成本消耗大、货物滞留量多等状况。本文根据对实际需求的分析,对物流配送中心选址和货物配送路径问题进行研究与优化,主要研究内容如下:根据沈阳市某区物流配送公司的实际运营情况与需求,以该区域为例,将上层决策者利益与下层客户满意度融合到模型中,建立了“分拣中心—配送中心—目标客户”三点两线的双层配送中心选址模型,利用遗传优化和K-均值聚类的混合算法进行求解,得到了最优选址位置。基于“三点两线”配送问题,将上层配送成本考虑在内,对配送车辆的静态路径规划问题进行多目标模型建立,将多对多配送模式改为一对多模式,降低了配送路径的冗余度,利用优化的遗传算法进行仿真求解,使配送车辆出发后采用不同的顺序访问各客户节点,进而产生不同的配送路线,求解出最短配送路径。对在非重复性交通拥堵情况下的动态路径进行规划,只改变车辆服务客户的顺序而不改变客户的集合,在车辆到达客户节点时更新交通路况信息和未被配送节点的集合,采用局部搜索算法求解出新的车辆行驶路线,相比静态规划缩短了配送时间。设计了适用于本区域的物流配送管理软件系统,该系统对物流配送人员、账单、配送点、路径等信息进行管理,完善了配送体系,提高了物流配送效率。通过对算例的仿真可得出,配送中心双层选址模型的建立能够很好的解决物流中心选址问题,压缩了公司成本。动态规划在静态的基础上更改配送路径,减少了等待时间,解决了实际路网动态交通状况下的车辆配送问题,对降低城市配送中心选址费用以及减少运输时间的研究具有借鉴意义。