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随着经济的发展,现代物流业正朝着规模化、集成化方向发展,物流企业对于“降本增效”的重视程度也日益提升。本文将以物流资源整合为背景,以配送中心资源共享为基础,对资源共享型物流配送网络进行优化。本文的研究主要分为两部分,第一部分是对配送中心资源共享型物流配送网络进行研究,其对应的数学模型为经典的多中心车辆路径问题(MDVRP);第二部分则在第一部分配送中心资源共享(多中心)研究的基础上,进一步实现配送车辆资源共享(开放式)以及客户资源共享(需求可拆分),并建立相应的多中心开放式需求可拆分车辆路径问题(MDOSDVRP)模型。在对MDVRP的研究中,先对MDVRP模型特点进行分析,在对不同求解策略进行分析后,采用“整体法”作为本文的求解策略。之后针对该模型设计一种混合遗传算法,该算法对经典遗传算法在求解MDVRP时存在:(1)由编解码方式引起的染色体长度不固定、计算效率低下,易产生不可行解;(2)扰动过程中双亲遗传算子计算效率较低;(3)难以平衡不同进化时期种群中精英比例与种群多样性间、搜索深度与搜索广度间的关系等问题。在编解码方式上将配送网络信息分开表达,提高计算效率;在选择操作上引入平衡精英比例与种群多样性的控制参数;此外,还引入一种自适应搜索范围策略以有效平衡搜索深度与搜索广度间的关系。最后,在算例求解与分析中,先分别对不同遗传算子及求解策略进行对比实验,之后利用一个小型算例验证该算法的有效性,并通过标准算例对该算法的求解效率进行了测试。在对MDOSDVRP的研究中,先对MDOSDVRP模型的特点进行分析,先对在经典遗传算法基础上利用混沌优化算法的内随机性保证初始种群的多样性;并引入模拟退火算法的概率接受劣解机制增强局部搜索能力;同时引入一种改进的搜索邻域半径控制器用以限定搜索半径,提高搜索质量。在算例求解与分析中,先采用小型算例验证该算法的有效性,再通过两组标准算例测试该算法的求解效率,之后对该算法的性能进行对比实验,在此基础上,最后,通过构造算例对比MDVRP、MDSDVRP及MDOSDVRP三种资源共享型物流配送网络的配送成本,并以此说明资源共享型物流配送网络的优点。本文的研究适用于资源共享型配送网络,能够使得物流企业的配送成本进一步降低,为物流企业多区域联合配送提供了理论解决方案。