伴随着互联网经济浪潮的到来,我国电商和新零售模式的蓬勃发展,对物流配送服务质量和配送模式需求的增多,导致物流配送市场的需求总量和需求多样性不断增加,给物流配送行业带来了巨大的压力。为了减少人工成本压力以及市场的需求压力,物流业寻求机械自动化、物流智能等方法降低配送成本和提高配送效率。随着无人机行业的成熟,无人机技术逐渐被应用于物流配送过程中。但是对于无人机与物流结合的研究成果较少,而无人机应用于末端物流配送系统存在以下问题。一是无人机物流配送过程中电池能量消耗和载重续航如何衡量,二是无人机在配送过程中如何与物流车进行协同配送,三是对于末端无人机物流配送问题如何进行求解。针对上述问题本文进行了如下工作和贡献。第一,无人机在配送过程中,无人机的续航能力受到其重量和电池储能的限制。提出能量消耗模型量化无人机能量消耗,通过无人机消耗的能量与重量的函数来平衡两者。在路径优化问题中,这样一个模型可以用来比较替代路线所消耗的能源。第二,基于末端无人机物流配送这一新场景,详细介绍和阐述配送过程中无人机与物流车协同配送的场景。根据对场景分析与设想,构建了考虑无人机能量消耗约束的末端车载无人机协同物流配送路径优化数学模型。第三,改进模拟退火算法,构建改变局部扰动机制的模拟退火算法,以加快算法的收敛速度与搜索质量。通过改变局部搜索方式采用自适应的局部搜索,显著提高组合问题的算法性能。子路径局部搜索算子（Inter-route Relocation）在模拟退火算法阶段性陷入局部最小时开始,对当前方案进行微调,实现现阶段的局部领域的深度搜索。这种方法可以提高模拟退火算法的收敛速度,可以在合理的时间内产生高质量的解决方案。第四,对论文中提出的模型与算法进行验证与分析,证明了将无人机技术应用与末端物流配送领域的应用前景和实际意义。