作为前景广阔、市场潜力巨大的新兴服务产业,现代物流业已成为确保国民经济在高起点上可持续发展的源动力,并已扩展成为以科学技术和现代管理作支柱的综合物流系统。通过优化物流系统、实现资源最优配置和要素最佳组合,必将形成发散效应,带动和刺激新的经济增长,达成资源节约、环境友好、物流活动最优化的目标。配送中心的选址和运输路径的设计优化是物流系统中两个重要的子问题,以往研究大多将这两个问题独立分析,致使系统衔接不够完善,难以取得整体优化效果,同时研究领域也存在部分盲点,因此有必要结合物流自身特点对物流配送选址-运输路径优化问题进行有侧重性的组合研究。本文针对国内外研究现状进行了回顾和综述,并通过综合考虑与分析,就其中的一些重要课题进行模型构建和算法求解及应用研究。作为关键衔接平台,配送中心选址对于物流系统优化目标能否实现十分重要。本文在界定配送中心内涵的基础上,根据研究需要对离散型选址方法进行了介绍,并分别设计改进渐进覆盖及最小包络聚类模型求解选址问题,其中渐进覆盖模型优化了节点分配原则与算法流程,最小包络聚类模型在完善判定条件的基础上综合考虑了各节点的服务时间与空间分布。静态环境选址-运输路径优化问题的研究体系已较为成熟,但在某些领域仍然存在研究空白,论文基于正向物流配送研究,充分考虑逆向物流的特点进行建模求解,选取超市配送算例进行测试。随着研究的深入,学者们已开始关注动态环境下的选址-运输路径优化问题。本文对该类问题作出了更为切合实际的界定,将路线网络性能等不确定因素纳入问题范畴,在不考虑服务设施可能位置变化的前提下,研究基于路网性能动态变化的选址-运输路径优化问题,运用实时优化方法思想,将动态环境下的优化问题转换成分阶段确定的静态问题进行求解。在理论研究基础上,本文选取基于准时制采购的制造业配送和冷链配送两个时效性要求很强的算例进行动态环境问题测试,选择最小包络聚类模型结合时间窗要求进行选址,通过客户满意度模型分析,提出在最大化客户满意度的基础上进行车辆路径优化,从而做到兼顾企业和客户利益。考虑到问题的复杂性,为保证求解质量,本文采用先分解后整合的思路设计求解方法,将该问题分解为两个子问题,先考虑对选址子问题和路径优化子问题求解,子问题间是衔接而非独立关系,然后再思考问题的整体性,统筹综合得到问题的最终解。论文运用禁忌搜索算法求解静态环境下带逆向物流的问题；设计混合遗传算法求解动态环境下有时间窗的选址-路径优化问题和选址-多车型运输路径优化问题,算例测试均用较短时间取得较为满意的优化效果,表明了算法的优势。