最佳解法（Exact Procedure）
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最佳解法又称“精确解法”、数学解析法，就是标准的”最佳化法”，将车辆配送问题，通过严谨的数学模型或计算机数据结构规划，利用数学法则或数据结构搜寻的方式，求得问题的解[1]。
使用者要先将所有的数据数据化，并且转换成符合表达式的数学因子，以供运算是使用，当条件都满足时，就可以经由反复的运算来获得最佳化的路线解，这种方法可以最准确的计算并且节省其运输成本，但是其最大的致命伤也是因为其反复的过程，会因子值的累积越积越大，需要许多时间来等待结果，所以时效上就差了许多[2]。
常见的有分枝界限法（Branch and Bound）、整数规划法（Integer Programming）、动态规划法（Dynamic Programming）。
1、分枝界限法把问题的可行解展开如树的分枝，再经由各个分枝中寻找最佳解。
2、整数规划法在数学模式中加入变量必须为整数的限制式，将问题列出目标方程序以及限制式来求解，能够将实际情形化做限制条件加入模式中，让一般人较容易理解及方便使用。这个解法会随限制式的增加而趋于复杂，使得演算复杂度大为提高。
3、动态规划法主要是将一个大问题分解成几个小问题来求解，以反向工作的方式，求解路径中连接两点的最短距离，但是动态规划法缺乏效率，比较适合小问题和批次问题。Bodin（1983）等人同时也指出，此类方法虽然可以求得最佳解，但其求解范围太小，当需求点数目大于25时便无法使用。