随着物流行业的不断发展以及物流方式的不断创新,配送行业正在向小批量且多配送次数的准点配送方式发展,导致了许多企业在物流成本上面临了更大的挑战。车辆路径问题在近几年中已成为物流行业中多位学者重点研究和分析的对象。通过对配送路径进行合理的规划和调度,可以提高企业对于应急事件的处理能力,提高客户服务水平以及客户的满意度,有效降低物流成本,提高企业的整体效率和经济水平。因此,控制配送过程中产生的冗杂的费用的一种重要途径可以通过有效规划配送路径,合理调度配送车辆来实现的。目前解决配送路径问题的方法有很多,如节约算法、最邻近法、扫描法、遗传算法等。节约算法作为一种启发式的算法,具备了运行速度快、操作简单灵活的优势,是目前应用较为普遍的车辆路径优化方法。本文在参考了大量学者的文献及相关著作的基础上,综合运用因子分子法、定性分析法、实地调研法以及案例分析法等,融合物流理论、供应链管理理论,结合xx公司的经营概述以及配送现状,拟凝练出一套具有实际操作性的配送路径优化方案。文章首先凝练了车辆路径问题的一些研究现状以及目前的优化路径方法,并在此基础上,对节约算法的研究现状、基本原理、基本规定、优缺点以及计算步骤进行详细介绍。结合xx公司的配送现状,得到配送中心到各个营业网点的距离以及各个营业网点之间的最短距离,计算各个营业网点间的节约路径,通过对节约里程数的大小进行排序,得到优化的配送路径。但是,这样的方法存在一定的局限性,即只考虑了地理距离的影响。因此,本文结合XX企业的经营现状、配送现状以及在实际运输配送过程中的影响因素,试图结合传统节约算法的特点,对xx公司的配送路径进行改进优化。拟采用对影响因素进行因子分析的方法,建立一套指标体系,获得每个影响因素的权重,进而可以判断各网点间影响因素的优先顺序,使配送路径的安排不仅仅考虑到地理距离,还可以体现出来经济因素、时间因素以及配送管理因素等其他方面的影响。通过XX公司改进配送路径前后的对比分析,验证改进的方式方法的可行性和可操作性,最终得到XX公司配送路径的优化方案,使得改进的配送路径可以在降低物流成本的基础上,同时提高配送服务水平。