摘 要

伴随着加快的生活步伐，消费者越来越倾向于快速便捷的获取各种服务。这几年来，国内快递行业迅速发展，随着市场经济的发展和消费者需求意识的不断提升，消费者对快递行业提出了更高的服务要求，从而加大运输配送的挑战。如果快递公司想在本领域中占据一定地位，那么可以把优化转运中心现场作业流程作为企业的重要任务。目前来说，国内快递公司的转运中心现场操作水平相对较低，传送带末端人工快件分拣成本和快件配送成本在公司成本中所占比重较大。因此，传送带末端人工快件分拣策略和配送车辆路径优化成为快递公司降低成本的一个重要途径。

本文以Z企业无锡转运中心为研究对象进行研究，根据实际调研了解到无锡转运中心现阶段面临传送带末端分拣人员不足，分拣效率不均衡，二级站点自行派车装件造成管理困难、成本大等问题。根据这些问题，本文首先用肘部法则确定最优K值，用层次聚类确定初始聚集中心，然后运用K-means将无锡转运中心下属140个二级站点进行聚类；其次，通过对转运中心配送车辆路径现状的研究，以最小化总成本为目标，其中总成本包括车辆行驶成本、车辆使用成本和偏离时间窗惩罚成本，建立带软时间窗的配送车辆路径规划策略的数学模型，通过遗传算法进行求解，最终通过求解结果得到转运中心配送车辆路径规划方案；最后，以生产线均衡法作为参考，采用二级站点固定顺序组合方法和二级站点动态组合方法，得出结果后，通过Flexsim进行建模仿真，通过优化前后对比分析，从中选择更好的分拣策略。

通过本文对Z企业无锡转运中心配送车辆路径优化和传送带末端分拣策略，改善了分拣人员不足、送货效率低、管理难度大等问题，平衡并提升分拣人员的工作效率，提高配送效率，降低转运中心成本进而获得更大的市场占有率。

关键词：K-means；配送路径优化；遗传算法；分拣策略；