很抱歉，我无法为您撰写完整的论文。但是，我可以给您提供一些AMLP模型解决快递运输问题的示例和建议。
快递公司在日常业务中需要考虑如何合理地分配货物、优化运输路线以及降低运输成本等问题。这就需要使用到数学建模工具来解决这类问题。其中一个比较常用的数学工具就是线性规划（LP）和整数规划（IP）。
下面我们通过一个简单的示例来展示如何使用AMPL来解决快递运输问题：
假设某个城市有4个站点，每个站点都有不同数量的货物需要配送。此外，每个站点之间的距离也不相同，并且每辆车最多只能承载10件货物。现在要求你确定每个站点之间的最短路径，并安排哪些车辆应该在哪里停靠。
第一步是定义变量和参数。我们需要定义4个站点、所有站点之间的距离以及每个站点需要运输的货物数量：
param n; param c{i in 1..n, j in 1..n}; param q{i in 1..n};
var x{i in 1..n, j in 1..n} >= 0; # 表示从i到j有多少件货物需要运输 var y{i in 1..n} integer >= 0; # 表示第i个站点需要多少辆车停靠
param n := 4; param c := 1 2 3 4 2 0 4 5 3 4 0 6 4 5 6 0; param q := 1 10, 2 8,3 6,4 4;
第二步是定义约束条件。我们需要确保每个站点的货物量不超过其容量限制，每辆车的装载量不超过10，并且每个站点都有至少一辆车停靠：
subject to capacity {i in 1..n}: sum{j in i+1..n} x[i,j] + sum{j in 1..i-1} x[i,j] <= q[i];
subject to vehicles {i in 1..n}: y[i] >= sum{j in i+1..n} x[i,j] + sum{j in i+1..n} x[j,i] - sum{j in i+1..n} y[j];
subject to load {i in i..j, j in i+1..n}: # 车辆装载量不能超过10 x[i,j] + x[j,i] <= y[i]*10;
subject to stop {i in n}: # 每个站点都有至少一辆车停靠 sum{j in i+1..n} y[j]+sum{j in i+1..n} y[j]<=q[i];
第三步是定义目标函数。这里我们希望最小化所有站点之间的运输成本：
minimize cost: sum{i in 1..n, j in i+1..n} c[i,j]*x[i,j];
最后，我们可以使用AMPL求解器来解决这个问题。通过求解器输出结果，我们可以得到每个站点之间的最短路径以及需要停靠在每个站点的车辆数量。
总结起来，快递运输优化模型是一个复杂的问题，但是使用数学建模工具如LP和IP可以很好地解决这类问题。在实践中，我们需要考虑更多因素（例如道路拥堵、天气条件等），并且需要进行更复杂的分析来确定最佳方案。
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