1. 研究目的与意义
目前，随着物流业的快速发展，物流与我们的生活的联系更加密切，由于对更高生活质量的追求，国内外学者对物流进行了更广范围、更深广度的研究。其中配送环节作为物流的最后一公里问题，越来越受到关注。而目前，一般认可的效率最高的物流配送的环节是采取集中配送的方式，即由配送中心对配送区域范围的客户进行配送。无论是商家自建物流，还是专门的物流公司，配送中心都是首要考虑的因素。配送中心所涉及到的大方面的问题，一般包括两种：一种是配送中心选址问题，一种是配送中心的车辆调度问题。本文选择的是对配送中心的车辆调度问题进行研究。
车辆调度问题，简单来说就是如何对车辆路线进行规划，在满足约束条件的情况下，实现在成本与客户服务质量的平衡。成本与客户服务质量是天平的两端，两者不能同时满足，需要根据配送中心目前的发展策略、大目标进行权衡。由于多不确定性、多目标，该问题并没有形成统一的解决方案。
同时，不得不承认的一个事实是，我国物流业发展起步较晚，规范科学的理念、操作流程等并不深入人心。在目前的配送中心的车辆调度问题上，存在经验主义，凭借车辆配送人员的经验选择配送路线，或管理人员依据多年工作经验划分每辆车的配送区间等。因此，并未考虑配送过程中的不确定性，由于不科学，导致不仅成本不低，而且客户的满意度也不高。
2. 研究内容和预期目标
一、研究内容
单一配送中心的车辆调度问题优化研究：在单一配送中心得前提下，对配送车辆的配送路线进行规划，通过对约束条件以及不确定因素的选择，实现成本与客户满意度的权衡。
二、拟解决的关键问题
3. 国内外研究现状
1。国内文献综述
殷脂（2014）等在研究多个配送中心车辆调度的分层算法模型，采取用短距离分配法将多个配送中心动态的转化为多个单一配送中心的车辆调度研究问题，之后使用竞争决策算法来划分每个车辆要访问的客户点，该问题就演变为货郎问题，之后使用蚁群算法进行解决。
钱晓明（2016）等在研究电表配送车辆路径问题时，采用的是对单一配送中心、多个客户需求点、多车型的研究对象，综合考虑不同车型带来的固定成本、可变成本及车载率等，用混合模拟退火算法进行计算。
4. 计划与进度安排
1.总结在学习专业课过程中所学习到的算法，了解每个算法的原理、使用条件、使用过程。
2.研读最近几年期刊中对相关问题的研究，总结他们对该问题的研究方向、研究过程、研究成果。
3.了解配送中心目前的车辆调度发展情况，发现其中隐藏的问题
5. 参考文献
[1] Ubeda S，Arcelus F J，Faulin J.Green logistics at eroski:a case study [J].International Journal of Production Economics，2011，31(1):44-51.
[2] Put J C, Hajjam A, Koukam A, et al. Self-organizing maps in population based metaheuristic to the dynamic vehicle routing problem [J]. Journal of Combinatorial Optimization, 2012, 24(4):437-458.
[3] Elhassania M, Jaouad B, Ahmed E A. A New Hybrid Algorithm to Solve the Vehicle Routing Problem in the Dynamic Environment[J]. International Journal of Soft Computing, 2013, 8(5):327-334.
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