物流配送中的路径规划是指通过一系列算法和模型，根据物流配送的要求，确定最优的配送路径和顺序，以提高物流效率和降低物流成本。路径规划在物流配送中起着至关重要的作用，因为它直接影响着物流配送的效率和质量。
路径规划的关键技术包括图论、动态规划、遗传算法、模拟退火等。其中，图论是最常用的路径规划技术之一。图是由节点和边组成的一种数据结构，节点表示物流配送的起点、途经点和终点，边表示节点之间的路径。在路径规划中，需要将物流配送的需求转化为图模型，然后通过一系列算法和模型来确定最优路径。
图论中常用的算法包括最短路径算法、最小生成树算法和最大流算法。其中，最短路径算法是求解单源最短路径的经典算法，常用的有Dijkstra算法和Bellman-Ford算法。最小生成树算法则是求解连通图中生成树的算法，常用的有Prim算法和Kruskal算法。最大流算法则是求解网络中最大流量的算法，常用的有Ford-Fulkerson算法和Edmonds-Karp算法。
在实际物流配送中，路径规划还需要考虑一系列的实际问题，如时间窗口约束、车辆容量限制、配送距离限制等。时间窗口约束是指物流配送的起点和终点在一定时间范围内可达，车辆容量限制是指车辆的容量有限，每个节点所需的货物数量不能超过车辆的容量。配送距离限制则是指车辆的行驶距离有限，需在一定的距离范围内完成配送任务。
为了解决这些实际问题，路径规划中还需要考虑多个因素，如路线的长度、配送时间、成本等。在实际应用中，需要根据不同的需求和实际情况，选取合适的路径规划算法和模型来进行优化。
总之，路径规划在物流配送中起着至关重要的作用，通过一系列算法和模型，能够确定最优的配送路径和顺序，提高物流效率和降低物流成本。在实际应用中，需要根据不同的需求和实际情况，选取合适的路径规划算法和模型来进行优化，以达到最佳的物流配送效果。