物流配送与我们的生活密切相关，而“最后一公里”是物流中的瓶颈。如何 合理的安排配送任务和设计配送路线是快递公司面临的一个实际难题。 试针对某市区的鲜牛奶配送需求，建立数学模型分析解决下面的问题： （1）附件 1 中给出了某城区 92 个牛奶配送点的坐标、需求量及相互之间的连接道路。假设牛奶站的位置坐标为原点，牛奶配送车的载货量为 400 瓶，速度是 20 公里/小时，每个需求点的下货时间为 1 分钟，配送车辆送完牛奶后需返回牛奶站。请设计一个运输成本最低的配送方案。 （2）由于鲜奶的保鲜要求，需要尽快的完成配送。请在考虑成本的前提下， 设计一个最快的配送方案。

牛奶配送问题中包含访问次数不同的节点，该问题可以当做两阶段旅行商问题进行求解。为有效地求解节点个数处于平衡条件下的牛奶配送问题的两阶段旅行商问题，提出了一种启发式优化求解方法，有助提高目标问题的求解效率和性能。针对节点数量平衡性和节点访问次数不同的特点，提出一种基于节点划分的动态规划优化。通过对实例进行计算和比较，结果验证了所提方法的有效性和优越性。

本文主要研究在这种配送方式下的应急配送问题，建立了基于混合蚁群算法的 VRPD 问题模型，利用蚁群算法，迭代局部搜索算法，聚类分析等方法进行求解。 对于问题一只有配送车辆配送这一模式，建立 VRP 问题，首先通过 floyd 算法验证各地点间 的最短距离即为直线距离，将问题转换为最佳 H 圈问题；之后采用蚁群算法对这问题进行迭代求 解，得到配送车辆一次整体配送的最短路径和为 582（公里），一次整体配送的最短时间为 11.64 （小时），并且发现收敛时迭代次数基本小于 10 次。 对于问题二，在问题一的基础上新增无人机配送的模式，首先对 14 个地点进行聚类，发现它 们属于同一个类；其次在类中进行分区，考虑到无人机的飞行约束，利用椭圆的几何性质最终分 为 5 个飞行区；之后采用迭代局部搜索的方式对各飞行区中的点进行重分配，找到最优的配送路 线；最后，采用蚁群算法对路线进行迭代求解，得到一次整体配送的最短时间为 6.32（小时），相 较问题一时间缩短了近 50%。 对于问题三，在问题二的基础上

2010西工大数模参考，有一定价值的。下来看看吧。

助力每一个梦想，压缩文件汇总了不同场景下无人机与车辆的配送问题，并完整的编写了代码文件，提供11页文档思路仅供参考。

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