电子商务引领中国互联网经济快速发展,网上超市已经成为中国电子商务迅速发展的领头羊。网上超市作为一种新型的电子商务模式,通常销售上百万种商品,在给消费者带来巨大生活便利的同时,其运营发展也遇到了极大的挑战。由于其兼具订单数量庞大、一地多仓、一单多品等显著特征,网上超市每天需对上万订单进行仓库分配,许多订单因存储仓库不同而被拆分成多个包裹。不合理的订单分配经常导致多次重复配送,不仅造成物流配送成本居高不下,也造成了顾客的不满与抱怨。因此,订单分配问题已经成为“一地多仓型”网上超市发展乃至生存中亟待解决的关键难题。订单分配是网上超市订单处理中的首要环节,它直接关系到后续整个订单履行流程的有效实施。一地多仓环境下网上超市的订单分配,不仅要考虑订单在多个仓库间的拆分及匹配,还要考虑后续物流配送车辆路径问题,因此是一个复杂的定性定量相结合的优化问题。针对该问题,本文的主要研究工作如下：(1)“一地多仓型”网上超市订单分配问题复杂性分析。深入分析影响“一地多仓型”网上超市订单分配的订单、仓库、配送站和车辆四大关键要素,并分析了该问题在建模、求解等方面的复杂性。(2)“一地多仓型”网上超市订单分配优化模型研究。以最小化物流配送成本为目标,考虑一单多品订单分配、配送等变量间关系约束,建立了非线性混合整数规划模型。(3)“分-合-优化”启发式算法设计。结合问题的特点,基于缩减问题求解空间的思想,运用人工智能状态空间搜索理论和邻域搜索技术,提出了融合改进的广度优先搜索算法、改进的C-W节约算法和改进的邻域搜索算法的“分-合-优化”的启发式算法。(4)应用研究。应用网上超市实际特点生成的算例,验证了本文提出的模型与算法在求解“一地多仓型”网上超市订单分配问题的有效性以及求解大规模问题的高效性。本文的研究为一地多仓环境下网上超市一单多品订单的分配提供了新的方法和工具,有利于提高网上超市订单履行作业的科学性与实用性。在实践上,本文的理论成果可用于指导B2C电商企业调度人员的实际作业,有利于降低订单物流成本,提高企业订单履行作业的效率。