【摘要】配送路径优化问题关系到物流配送中心的运行效率问题，目前本文以订单为基础，结合随机特性理论，从配送中心系统工程的角度出发，给出了追求共赢的配送路径优化算法模型，并给出卷烟配送中心的优化算例，为配送中心配送高效运营提供新的研究思路。

【关键词】共赢；配送路径；量子粒子群优化

1.引言（Introduction）

配送路线的合理优化属于NP（Non-deterministicPolynomial）问题，是车辆路径优化问题(VRP, Vehicle Routing Problem)中的典型问题,由Dantzig和Ramser于1959年首次提出，历经数十年的研究，已经成为运筹学与组合优化领域的研究热点课题。通常可以描述为对配送运输路径上的一系列卸货点问题，组织适当的行车线路，使车辆有序的通过它们，在满足一定的约束条件（如货物配送需求量、发送量、交发货时间、配送车辆装载容量等）下，达到一定的目标，通常是线路最短、费用最少、时间最少、使用车辆最少等，是现代物流配送中心末端送货线路研究的一项重要内容。本文将优化的目标定为市场经济条件下的追求“共赢”的目标，即基于顾客的满意度最大化的条件下，同时兼顾配送中心效益的最大化。

量子优化算法是利用量子计算理论的量子相干、量子叠加、量子纠缠等独特的性质，探索一种新的优化算法，与其他经典优化算法的本质区别在于它具有量子并行性。本文倡导应用量子优化算法与人工智能优化算法的成果，如神经网络算法，进化算法，蚁群算法，粒子群算法等，相互融合，达到改进算法性能、拓宽算法应用领域、完善算法体系的目的。

本文将量子优化算法与粒子群算法相融合，将其用于求解实际配送路径优化的实际，进一步提高两种算法的优越性。