近年来城市物流水平稳步上升,这对提升居民生活质量起到了巨大的积极影响,消费水平的逐渐提高也对物流服务质量和服务效率有了更高的要求,物流配送企业升级换代迫在眉睫。不仅物流行业聚焦关注,学术界也更多的将目光放在物流配送模式上,伴随着高科技技术的发展,大数据技术的熟练应用,以数据驱动方式为技术核心的前摄性车辆路径配送方式为城市配送带来了新的契机和发展。前摄性车辆调度方式是以客户历史数据为驱动方式,并结合其他领域的相关理论衍生出来的集成优化解决方法,具有较强的鲁棒性和极强的抗干扰性。它能够在项目执行前对各个环节可能存在的不确定性进行评估和预测,同时对于项目执行过程中发生的突发动态事件进行应急处理,使其快速恢复正常运行。与传统车辆调度以被动响应为主的方式存在一定缺点相比较,前摄性车辆调度方法在进行城市物流配送时不仅能够实现城市配送高效高质量作业,还能显著降低配送成本。本文首先介绍了文章的选题意义和背景,随后针对当前的研究现状分别从动态问题研究,前摄性预测引导研究和路径算法研究三个方面进行阐述。其次,对理论概念进行阐述并为之后进行相关研究做铺垫。通过对当前传统配送方式的分析引出对现有配送方式中存在问题的思考,将需求预测和动态车辆配送问题进行结合展开相关研究。配送过程包含已知的静态客户和产生不确定需求的动态客户,通过对客户历史需求数据的分析验证以求提前预估动态客户需求,合理设置配送路线以实现整体配送成本最小的目的,提出求解该问题的模拟退火-遗传算法,并采用随机所罗门标准算例在MATLAB中验证算法有效性。再次,综合考虑单阶段配送的弊端,在配送历史数据可用的前提下,利用设计的需求预测方法对配送过程中的不确定需求进行前摄性评估,并根据评估结果进行服务区域划分和客户聚类,从而构建包含枢纽型物流中心、配送性物流中心和客户三类节点的两级物流配送网络。然后设计CW-禁忌搜索算法对中型数据规模进行测试,算法能够快速有效求解。最后以重庆某大型物流配送企业为例,验证得到前摄性需求配额策略能够更快地从归属的配送型物流中心调度零件为其服务。结果表明单车型调度方案对交通限行政策的适应能力弱于2E-VRPRF方案,本文所提策略能够更好的适应交通策略,充分满足理论和实践需求。