随着电子商务的飞速发展,越来越多的人喜欢网上购买商品,这对物流行业带来了挑战。作为物流配送过程中最重要的一环,“城市最后一公里物流”对整个配送过程的效率起着至关重要的作用。传统的物流配送模式受到城市交通状况、车型、劳动力等方面的影响。另外,在送货给客户的过程中,也会出现一些意想不到的情况,比如客户不在家,或者由于天气变化,道路拥堵导致送货延迟等,都会降低物流的效率。因此,提高“城市最后一公里物流”的效率成为解决物流配送问题的关键。当前研究成果中,将无人机与物流领域结合的研究相对较少,但是研究车辆路径的VRP问题相对较多。本文针对“城市最后一公里”物流难的问题,结合现有的研究成果,提出了一种可行的解决方案,以减少配送时间作为优化目标,对于提高物流系统的效率具有实际的作用。本文主要研究内容如下:1)针对“城市最后一公里”的问题,提出了一种新型的快递配送系统的解决方案。在此基础上,确定了以无人机的平均任务时间作为单目标问题的优化条件,以无人机的载重量、航程限制等作为约束限制,建立了单目标优化的城市无人机物流配送的数学模型。2)本文根据无人机配送模型,设计了解的表示方式以及存储结构,用作算法的评价函数的解的入口。在求解调度问题时,分析了第一种模拟退火过程和第二种模拟退火过程的寻优劣势,提出了一种改进的模拟退火算法ISA对单目标的无人机调度问题进行求解。通过实验对比发现,改进的模拟退火算法具有比一般的模拟退火算法具有更好的优化效果,对于解决此类问题更加有效。3)提出了一种自适应禁忌搜索算法来求解“城市最后一公里”的物流配送模型。为了提高优化性能,该算法设计了多个动态禁忌表,并将邻域空间划分为多个子集。通过与模拟退火算法和局部搜索算法的比较,证明了自适应禁忌搜索算法对问题的优化效果更好。