​​国内配送路径优化研究近年来发展迅猛，核心亮点集中在四大方向：基于区域特色的场景化算法设计、大数据与智能技术的深度整合、多目标协同优化模型的创新应用，以及企业级协同配送系统的实践突破。​​

1. ​​区域化场景适配​​
   针对城乡物流差异，研究者开发了城市拥堵规避算法和乡村低密度网络优化方案。例如，通过分析城市末端配送的交通热力图，动态调整时间窗约束；在乡村场景中结合邮政网点数据，设计混合揽收路径规划模型。

2. ​​智能技术驱动​​
   机器学习与实时数据融合成为主流，如利用LSTM预测配送延迟概率，结合强化学习动态调整路线。某头部物流企业通过车载传感器采集的路况数据，将配送效率提升23%。

3. ​​多目标权衡优化​​
   碳排放、客户满意度等指标被纳入模型，采用改进粒子群算法求解。某生鲜电商通过温度敏感度加权，在成本增加5%的前提下将商品损耗率降低34%。

4. ​​协同生态构建​​
   企业间资源共享算法取得进展，例如基于区块链的跨平台运力匹配系统，减少空载率17%。部分县域物流试点通过“统仓共配”模式，缩短平均配送里程12公里。

未来研究需进一步打通算法研发与产业落地的闭环，尤其在无人机配送、跨境多式联运等新兴领域亟待标准化解决方案。