随着电商的发展,电商种类也趋向于多样化,对于城市来说现存有两种包裹B2C包裹和020包裹,同时由于电商服务水平的提高,人们对配送服务需求不断增加,城市居民人数和规模也在不同的扩张,如何将同城的B2C包裹和020包裹在短时间内利用较少的资源配送到顾客手中,实现提高城市物流资源利用率,提高配送服务质量,降低城市物流总成本,已经成为物流管理中亟待处理的问题。本文旨在同城物流的背景下对区域划分与路径优化进行静态研究,具体内容包括以下三个方面:首先,总结归纳国内外关于物流配送区域划分、配送路径规划的研究现状,和目前我国同城物流现状。通过相关理论的研究,分析比较各阶段问题的适用范围和优缺点,在此基础上,以最短配送时间为目标,构建数学模型。然后,结合“区域划分理论”、“路径规划理论”和同城物流配送的实际需求,先构建了“基于改进的AP算法的区域划分”模型,实现对同城的各个网点配送区域的划分;充分考虑到配送点之间的关联因素,再对同区域相似度较高的020或B2C订单进行合并;由于同城两种包裹对时间要求的不同,最后构建“带时间窗的路径规划”数学模型,通过蚁群算法进行求解。最后,将模型和算法应用在同城配送实际场景中,对M物流公司进行配送区域划分、某日配送路径优化求解,通过与传统算法的求解结果进行比较,对模型的实用性和可行性进行检验。结果表明,算法能缩短订单配送完成时间,降低配送等待时间、提高资源利用率。同时,本文提出算法的改进进一步扩大了吸引子传播聚类算法的适用领域和范围。