共同配送是配送发展的重要趋势之一,其价值在于通过合作、资源共享降低物流成本、提高物流效率,同时削减在途运行车辆,缓解城市交通压力,节约社会资源、减轻环境污染。由于其存在的重要价值,共同配送在发达国家(如德国、日本)得到了广泛的实践应用,在我国,共同配送尚处于起步阶段,随着市场经济的发展,物流环境的不断成熟以及物流成本、交通拥挤带来的持续压力,将促使共同配送在我国迅速发展。然而,共同配送企业在实际运作中,存在着一些问题亟待解决,例如,如何整合现有配送资源,如何降低配送车辆能耗,发挥更大的效益?本文首先分析了共同配送的运作模式,通过对现有模式的分析得出共同配送的资源整合主要体现为三个方面：客户资源、配送车辆资源和配送点资源,并在此基础上建立了几类共同配送策略。其次,根据客户资源共享的情况,考虑区域经济一体化过程中,供应链的供应企业或零售连锁企业等,当其公司发展到一定的规模后,存在有多个配送中心实行共同配送的情况,以满足客户差异性的商品需求,和日渐小批量、多批次的配送需求,需要考虑基于客户差异性的情况来整合客户资源,提高配送效率和服务水平。文中构建了客户分组条件下的多配送点车辆路径模型,以配送距离最短为优化目标,在遗传算法的基础上进行算法设计,通过设计插入变异改变配送中心客户群数量,提高路径搜索的广度,并将改进算法与传统算法在运行结果上进行了对比分析,并进一步分析了不同种群下的寻优过程。再次,根据配送车辆共享的情况,考虑实际配送运作中,客户需求的变化性,配送车辆在完成每阶段最后一个客户点的配送服务后,无需回到出发车场,可选择就近车场停靠或依据资源共享降低成本的原则,将车辆停靠在开放的协同企业车场。每次配送阶段均为独立的,随着客户需求的变化,配送车场的配送车辆随着不断变化的配送需求而调整车场车辆数。文中构建了车场开放条件下的多配送点车辆路径模型,以配送距离最短为优化目标,在粒子群算法的基础上进行了算法设计,通过对粒子更新进行设计,提高算法的搜算广度,避免陷入局部最优,并将改进算法与传统粒子群算法进行对比分析。最后,讨论配送车辆在实际的配送行驶中,由于配送距离的变化,配送时间的约束,以及实际配送速度与城市车辆限速等不同情况下的车辆行驶能耗分析,并进行了仿真测试,为城市配送车辆在距离、时间、速度等不同条件下,选择节能低碳的配送车辆行驶模式提供参考依据。