随着互联网经济浪潮的到来,网络购物等线上消费模式迅猛发展,使面向消费者的物流行业成为物流系统中的爆发点。现今,电商对物流的时效性要求越来越高,而城市配送中心作为物流系统中的重要设施枢纽,承担城市主要进出港干线集散、分拣、中转等作用,并具有提升上级转运中心稳定性和缓解下级终端节点运营压力的功能。因此,以城市配送中心选址与车辆调度为研究对象,综合考虑其中的中心选址、区域重要度、车辆调度和时间窗约束等,构建城市配送中心多目标选址模型和车辆调度仿真并根据不同的目标和约束条件进行优化,对物流企业的战略化管理起着至关重要的意义,并具有良好的应用背景。基于此,本文从城市配送中心选址和车辆调度优化的理论分析入手,结合物流企业的实际运作数据,通过对城市配送中心选址问题、车辆调度问题、Multi-Agent应用问题的研究进行分析,找到了基于Multi-Agent的中心选址与车辆调度一体化仿真的潜在研究领域。本文的主要研究内容和成果如下:(1)以物流企业的城市配送中心运输网络作为研究对象,构建了多目标、多影响因素的城市配送中心选址模型。针对该模型设计了相应的的求解算法,该算法综合考虑了重心法和聚类算法的优缺点,结合物流企业的实际运作数据和Data Map数据库的实际路网距离对所建模型和算法进行了实验分析,并且最后得出的选址方案可以有效降低企业的运作成本和提高配送时效。(2)建立了中心选址与车辆调度一体化的多智能体仿真模型。在第一个模型的基础上,结合车辆调度模型,基于Anylogic仿真软件中的多智能体建模技术,建立了相应的仿真模型。将城市配送中心看作一个复杂系统,将系统的整体功能划分为对应的模块,每个模块用一个Agent进行代替并共同协作完成求解。利用遗传算法和物流企业实际运作数据对模型进行仿真实验,并且对结果进行动态可视化展示,为物流企业战略决策提供了思路。(3)增加配送时间窗的约束条件,建立了物流企业应急车辆调度仿真模型。在第二个模型的基础上,深入研究各Agent之间的交流与协作过程,讨论时间窗约束条件下的物流企业应急车辆调度问题,使模型更符合物流企业实际需求。然后利用设计的算法和实际运作数据对模型进行验证分析。基于本文构建的模型和仿真实验,得出的城市配送中心选址策略,能够有效优化物流网络的运营成本,同时也验证了Multi-Agent技术应用于车辆调度仿真领域的可行性,为物流企业实施城市配送中心选址策略和车辆运输提供了有效借鉴。