实现双层规划模型解决物流配送中心选址和路径优化问题的具体步骤可以按照以下方式进行：

数据收集和准备：

收集有关城市地理信息、道路网络、交通流量、配送需求等的数据。
预处理数据，包括地图数据处理、路网建模、交通流量估计等。
上层模型：配送中心选址问题

定义优化目标：确定最低成本的配送中心位置作为优化目标。
建立数学模型：将问题转化为数学模型，包括目标函数和约束条件。可以使用改进的自适应免疫优化算法进行求解。
实现优化算法：编写算法代码，包括自适应免疫优化算法的实现和参数设置。
运行算法并找到最佳的配送中心位置。
下层模型：路径优化问题

定义优化目标：以最短车辆行驶时间为目标，考虑道路拥堵情况。
建立数学模型：将问题转化为数学模型，包括目标函数和约束条件。可以使用改进的蚁群算法进行求解。
实现优化算法：编写算法代码，包括改进的蚁群算法的实现和参数设置。
考虑实际行驶速度对信息素浓度的更新，以反映道路拥堵情况。
运行算法并找到最佳的配送路径。
模型集成和验证：

将上层模型和下层模型进行集成，将最佳的配送中心位置和路径结合起来，形成完整的物流方案。
使用设计的物流配送测试算例实验来验证模型的性能和效果。
对模型进行评估和分析，根据实验结果进行调整和改进。
系统实施和优化：

将优化的物流方案应用到实际的物流配送系统中。
监测和评估系统的运行效果，根据实际情况进行调整和优化。
可以考虑引入实时数据和反馈机制，使系统能够动态地应对交通变化和需求变化。
在实施过程中，可能会涉及到许多细节和技术性问题，如数据处理、算法实现、参