国内物流运输的配送路线优化是提高物流效率、降低成本、缩短配送时间的重要手段。配送路线优化涉及到多个方面的因素，包括货物特性、运输工具、路况、交通规划等。

1. 数据分析与规划：

首先，进行配送路线优化需要充分了解配送区域的地理信息、道路网络、交通状况等数据。利用地理信息系统（GIS）等工具，对配送区域进行地图数据分析，包括道路交通流量、交叉口拥堵情况、道路施工信息等。同时，结合订单信息、货物属性、配送时间窗等数据，进行配送需求的分析和规划。通过数据分析，确定最佳的配送路线、配送站点和配送车辆的数量。

2. 路线规划与优化：

基于数据分析的结果，进行配送路线的规划和优化。采用优化算法，如遗传算法、模拟退火算法等，对配送路线进行优化，以降低行驶里程、减少配送时间、提高车辆利用率。在路线规划中考虑多个因素，如交通拥堵情况、配送站点的顺序、配送时间窗等，以实现最优的配送路线。

3. 实时交通信息应用：

利用实时交通信息，对配送路线进行动态调整和优化。通过交通导航系统、交通信息平台等，获取实时的道路交通信息，包括拥堵情况、事故信息、施工信息等。根据实时交通信息，及时调整配送路线，避开拥堵路段，选择最佳的行驶路径，以减少配送时间和成本。

4. 车辆调度与优化：

对配送车辆进行合理的调度和优化，以提高车辆利用率和配送效率。采用车辆调度系统，结合订单信息和路线规划结果，对配送车辆进行动态调度和分配。通过合理的车辆调度，减少空载行驶、降低运输成本，提高配送效率。

5. 配送站点选址与布局：

合理选址和布局配送站点，以减少配送路线的长度和时间。根据配送需求和订单密度，选择最佳的配送站点位置，使得配送路线更加紧凑和高效。同时，对配送站点的布局进行优化，减少站点之间的距离，降低配送车辆的行驶里程。

6. 多式联运与智能配送：

采用多式联运的方式，将不同运输工具（如公路、铁路、水路）进行有机结合，实现配送路线的优化。同时，利用智能配送技术，如自动化仓储设备、智能分拣系统、配送无人机等，提高配送效率和准确性，进一步优化配送路线。

7. 环保考虑与绿色配送：

在配送路线优化过程中，考虑环保因素，选择更加环保和节能的配送方式和路线。例如，优先选择绿色交通工具、减少空载行驶、避免高排放区域等，以降低配送对环境的影响。

8. 数据监控与反馈：

建立配送路线的数据监控系统，对配送过程进行实时监控和反馈。通过GPS追踪、传感器监测等技术手段，监控配送车辆的行驶情况、货物状态等信息，及时发现问题并进行调整。同时，对配送路线的效果进行数据分析和评估，为后续优化提供依据。

9. 人工智能与大数据分析：

利用人工智能和大数据分析技术，对配送路线进行智能优化。通过对历史配送数据和交通信息的分析，建立预测模型，预测配送需求和交通状况，以实现更加智能化的配送路线规划和优化。

10. 持续改进与优化：

配送路线优化是一个持续改进的过程，需要不断进行优化和调整。根据实际配送情况和反馈信息，及时对配送路线进行调整和优化，以适应不断变化的需求和环境。

综上所述，国内物流运输的配送路线优化涉及到数据分析与规划、路线规划与优化、实时交通信息应用、车辆调度与优化、配送站点选址与布局、多式联运与智能配送、环保考虑与绿色配送、数据监控与反馈、人工智能与大数据分析、持续改进与优化等多个方面的内容。通过综合运用上述方法，可以实现国内物流运输配送路线的高效优化，提高物流效率，降低成本，满足客户需求。