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生産年齢人口（15～６４歳）は１９９５年（平成７年）をピークに、今後減少していくと予測されているなかで、いかに労働力を確保していくが問題として指摘されている。一方で労働生産性が低く、賃金水準は高くない。
したがって求められていることはむしろ機械化、情報化を進め、効率化することである。それによって就業者総数を減らすことができるかもしれない。
他のもう一つの可能性として、ロジスティクスが日本の産業分野のなかで、より付加価値を生産する分野として育つことが考えられる。人口の高齢化、ｅ－コマース（電子商取引）の進展により少なくとも宅配サービスは増加が見込める。
さらに、国際的なサプライチェーンマネジメントの成果として新たなサービスが出現する可能性はある。このようにすることによって、新たな雇用が創出されることになる。
トラックの配車配送計画を最適化することによって、輸送コストを削減できると同時に、ＣＯ排出景の削減や総走行時間の削減が可能である。第３章においては、時間指定付き配車配送計画の最適化について、定式化、ヒューリスティクス手法による解法、評価について述べる。

また、確率論的配車配送計画についても取り扱う。都市内の集配トラックの行動としては、複数の顧客を訪問する場合が多い。
たとえば、商品を配送する場合、デポ（配送拠点）で商品をトラックに積み、複数の顧客を順に訪問して商品を届け、また同じデボにもどる。集荷の場合も同様であり、デポを出発して、複数の顧客を順に訪問し、貨物を積んで同じデポにもどる。
このように配車配送計画とは、巡回型で配送する場合の車両別の経路、順序を最適化するものである。前提条件は顧客の位置、道路ネットワークの状況、所要時間、交通規制情報などである。
これらの基本情報に加え、毎日の配送に必要な顧客別の運送依頼情報、時刻指定情報、運転手指定情報などが入力され、車両別の経路が出力される。以前は、これらの仕事が手作業で行われていたが、熟練した配車係でも相当の時間を要した。
最近ではコンピュータ化されることにより、短時間で総輸送費、車両別の配送距離累計値、配送時間累計値、積載効率などが出力できるようになり、定量的に配車配送計画の評価ができるようになった。配車配送計画（VRP）は、古くからオペレーションズリサーチ（ＯＲ）の分野において研究され、実際の問題に応用されている。
まず、配車配送計画の原問題である、巡回セールスマン問題（TSP)について述べる。凡個の都市があり、都市から都市へ行く費用が与えられている。
あるセールスマンが、都市すべてをちょうど１度ずつ巡って出発した都市へもどってくるルートのなかから、費用の総和を最少にするルートを求めてみよう。巡回セールスマン問題は、組み合わせ最適化問題であり、都市の数が多くなった場合、解を求めることが非常に難しくなる。
遺伝的アルゴリズム、シミュレーテッドアニーリング、タブーサーチなどのヒューリスティクス手法を用いる必要がある。ある輸送事業者が1か所のデボをもっており、1台のトラックを保有している。
そこから1か所の顧客に、複数のトラックを用いて貨物を配送する（あるいは、複数の顧客から貨物を集荷する）。このとき、１台のトラックは、デボを出発し、複数の顧客のところを訪問してまた同じデボにもどってくる。

この場合の総費用を最小とするようなトラックの顧客への割り当ておよびトラックの訪問順序を決定したい。なお、ある顧群のところには、必ず１台のトラックが訪問し、また、その顧客への貨物の配送は、１回の訪問で終了すると仮定する。
ここでは、前節で述べた配車配送計画に、各顧客における時間指定が存在する場合の定式化を行う。なお、デポと顧客間および顧客間の所要時間の値は、推定されたある一つの値が与えられるものとする。
このような配車配送計画を、時間指定付き確定論的配車配送計画（FVRP-TW）とよぶ。このFVRP-TWにおいては、目的関数として総費用をとり、最小化することを考える。
ＧＡは、生物の進化過程を模して考えだされた最適解の探索手法である。ＧＡにおいては、はじめに各個体の染色体を決定する。
染色体は、複数の遺伝子から構成されている。染色体の内部的表現を遺伝子型という。
このような遺伝子型をもつ個体を複数個発生させ、淘汰および増殖を実行する。そのときに各個体の適応度を計算し、適応度の高い個体を次世代に残す。
適応度として、たとえば、総費用最小化問題であれば、総費用の逆数を適応度として採用することができる。適応度の高い個体だけを選んで次世代に残すと、局所解に陥って本当の最適解に到達できないかもしれない。
このようなことを避けるために、ＧＡでは、遺伝子型に交差および突然変異を起こさせる。交差の種類としては、一点交差、二点交差、一様交差、順序交差などがある。
交差および突然変異の生起する率を、交差率および突然変異率という。これらの値は、それぞれの問題ごとに決定する必要がある。
ＳＡは、焼きなましとよばれる固体の冷却過程をシミュレートするアルゴリズムを、組み合わせ最適化問題に適用したものである。現在の解Ａから近傍の解Ｂへ移るかどうかを考える。

その目的関数値の変化量を皿とすると、岨が負または０のときは、近傍解の目的関数値のほうが、現在の解の値より小さいか等しいので、近傍解へ移動することとする。ＡとＢを比較すると、Ｂのほうが,目的関数値が小さいので、ＡからＢへ移動する。
現在の解がＣであるとき、近傍の解りへ移るかどうかを考える。もし岨が正の場合、現在の解のほうがよい解であるが、次式で示される確率で、近傍解へ移動することとする。
すなわちＣよりも目的関数値が大きいので、Ｃから移動することは解の改悪ではあるが、式で与えられる確率でＣから、に移動することとする。このような過程があると、局所的な最適解Ｃに陥った場合でも、そこから抜け出して、全体的な最適解Ｅに到達する可能性がでてくる。
仮想温度を下げる方法としては、つぎのような対数冷却あるいは幾何冷却が用いられる。動的交通シミュレーションを組み合わせたモデルを、仮想道路ネットワークに適用した。
この仮想道路ネットワークは、ノード数２５、リンク数４０の格子型のネットワークである。このネットワーク上に、１０社の輸送事業者がそれぞれ一つずつのデボをもち、最大積載量２トン、４トン、１０トンの集配トラックをそれぞれ４台ずつ、計１２台を運行して、５～２４か所の顧客に貨物を配送すると仮定する。
なお、デボの位置、顧客の位置は、ランダムに与えられている。各顧客は、配送指定時間の時間帯このようなケースについて、各輸送事業者が式で定義される総費用を最小化するような配送計画を実行した場合、従来型の配送計画に比べて輸送事業者の総費用が約３５％減少し、乗用車も含めた総走行時間が約２０％、ＣＯ、排出量が約３％それぞれ減少することを明らかにした。

このような結果は、高度な配車配送計画を導入することによって、輸送事業者にとってコスト削減の効果があるばかりでなく、渋滞緩和や環境改善にも効果があることを示している。

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