物流学是当代有影响的学科之一。物流系统中有一重要环节,即物流的配送体系。该体系主要关心两个问题：确定合理的物流货运配送小区及其配送中心,与配送过程中配送路线的选择。在划分配送区域的问题上,本文提出存在于人类生产活动中的一种“场”现象,利用物流场来分析物流密度等问题。对该范围做网格划分,确定物流密度。对划分后网格进行点化处理,并赋值为其对应网格的物流密度。对点阵进行相邻点最小连接度搜索,将点值与物流密度最小值进行比较,若其在阈值内,则该点可自成一小区,若小于阈值下限,则循环搜索,将搜索到的点加入当前分区中,并保证合并点数量不超过约束数量上限。并对遗漏点进行比较合并处理。采用分时段统计分布模型,按周期对货运小区间的货运量进行统计,对不同程度的货运量进行着色,最终行程某单位时间内,起始小区α-目的小区γ的OD运量分布图。对于配送路线的选择,结合图论相关算法,利用计算机软件,依次考虑路程、费用、时间等多方面因素,在不同约束下,给出了货运配送路线的优化方案。综合考虑省钱、省时、方便等因素,在给出三个可行方案(即分别得出路程、费用、时间最优配送路线方案)之后,利用AHP层次分析法(Analytic Hierarchy Process),建立递阶层次结构模型,进行判断矩阵的构造及层次排序与一致性检验,最终得到三者在最终决策层的权重,为我们所需要的优化方案提供决策依据。本文的结论是：等密度网格点化搜索分区划分方法能够反映出不同时间段内物流小区的绝对动态性以及相对稳定性的特征,对城市物流配送区域的划分具有很高的参考价值。将迪杰斯特拉算法与克鲁斯卡尔算法相结合,求在不同约束下的最短路径的选取方法,有较强的可适应性及较高的计算效率。同时本文的研究方法对其他领域的类似问题具有可扩展性。