随着互联网在我国的广泛使用,网购已经成为一种新型的购物形式,全新的消费方式正逐步改变人们的消费习惯。电商为了增加销售额,经常会做促销活动提高销售额。在促销活动期间,集中购物会导致商品需求量呈井喷式增长,物流公司的配送压力骤增,发生快递部门爆仓的现象,不能及时完成配送任务,从而影响客户收货满意度。因此对于需求井喷条件下的两级车辆路径问题进行研究,不仅可以帮助物流企业提高配送效率和客户满意度,还可以降低配送成本。本文的主要内容如下:(1)本文首先通过对需求井喷条件下的网购现象及物流公司配送情况进行分析,并对两级车辆路径问题的基本理论进行研究,以降低物流配送成本和提高配送效率为目标,提出一种分时段配送策略,以车辆载重量、车辆数目、订单要求配送时间等为约束条件,建立以物流配送总成本最小为目标的需求井喷条件下分时段配送的两级车辆路径问题数学模型。该数学模型包含多个成本优化目标,不仅考虑两级的车辆运输成本,还需要考虑两级配送系统的人工成本、延误成本、补偿成本和车辆固定成本。(2)本文根据两级车辆路径问题的特点,设计一种最优分割算法结合烟花算法的混合烟花算法,利用自下而上的方式对两级车辆路径问题进行求解。采用最优分割算法求得一个较优的两级车辆路径问题的初始解,寻优过程采用烟花算法,为提高烟花算法的寻优能力,采用2-opt、交换、转移、3-opt等爆炸操作和变异操作,增加了个体的多样性,利用精英选择策略和轮盘赌选择保留下一代个体。(3)为了验证本算法的求解性能和收敛性,进而对不同规模的标准算例进行求解并与现有的算法进行对比,验证了本算法的优越性,为求解两级车辆路径问题提供新的解决方法。最后,本文基于实际案例进行研究,利用本算法求解基于需求井喷条件下的两级车辆路径问题数学模型,求解结果验证了本文所建立的模型和所提的分时段配送策略的有效性。本项研究为需求井喷条件下的两级物流配提供一种新的配送策略,可有效改善物流配送压力大的问题,有助于物流企业实现效率和客户满意度的综合提升,具有较强的适用性。