韩世莲

（南京财经大学 营销与物流管理学院，南京 210042）

随着网络经济特别是各种新型电子商务模式如B2C、C2C、O2O 的蓬勃发展，物流配送环节的地位和作用愈加重要（2013“双十一”节阿里销售额350多亿元，仅天猫1天就产生逾1.5亿件包裹，平均每分钟10万件。实际递送6 000万件），并在很多情况下成为电子商务发展的制约因素和瓶颈环节［1-2］。物流配送路径选择问题是通过制定合理的配送路径，快速而经济地将货物送达用户手中。配送路径的选择是否合理，对加快配送速度、提高服务质量、降低配送成本、增加经济效益都有较大影响［1-2］。

物流配送路径选择问题是一个NP-难题，其求解计算量随着问题规模的增大呈指数增长［1-2］。该问题属组合优化问题，很难获得对一般问题的解决方案，尤其是带时间窗的多目标配送路径选择问题［3］。近年来，学者们用精确算法和启发式算法求解组合优化难题，取得了一定的进展［4-24］。

精确算法基于严格的数学手段，在可以求解的情况下，其解通常要优于启发式算法。但由于引入严格的数学方法，因而无法避开指数爆炸问题，从而使该类算法只能有效求解中小规模的单目标配送线路问题［4-5］。在求解大规模配送线路问题或多目标配送线路问题时，启发式算法总可以在有限时间内，找到满意的次优解/可行解。目前的启发式算法主要有以下几种：

（1）路径构造启发式算法［4-5］。路线改进启发式算法［5-6］复合启发式算法包含路线构造和路线改进2个阶段［8-10］。……