随着现代物流业和电子商务的高速发展,我国快递配送需求增长迅速,客户需求呈现出多样化、细分化、个性化的发展趋势,同时客户对快递配送服务提出了更高的要求。制定合理的配送方案,提供精准快速专业的配送服务,对快递服务的速度、成本和效益有很大的影响。在满足客户需求的情况下合理安排配送路径,为每一位顾客提供适当的服务,有助于提高快递配送服务水平、提高客户满意度、提高快递企业的市场竞争力。本文的主要研究工作包括:(1)系统地介绍了基本车辆路径问题和基于客户需求的车辆路径问题的国内外学者的研究现状,对比分析了车辆路径问题的类型和求解算法,归纳研究了使用较普遍的五种碳排放测算模型。(2)提出了一种基于客户需求分组的两阶段车辆路径优化方法,在考虑客户需求属性和客户满意度的基础上,规划合理的车辆路径方案。第一阶段,通过分析快递客户的主要特征因素,从客户属性和快件属性两个层面选择了影响快递配送服务质量的五个因素作为客户分组的决策指标,分别对其中的定量指标和定性指标进行数据处理,计算决策指标权重,建立相似度矩阵,然后采用模糊聚类方法对客户进行合理分组。第二阶段,选择对客户满意度影响较大的时间满意度和货物完好满意度两个因素建立客户满意度模型,然后将合适的碳排放测算模型和客户满意度模型引入传统的快递车辆路径模型中,考虑时变网络的影响,建立以运输成本最低、碳排放成本最少、客户满意度最高为目标函数的快递车辆路径模型,并采用遗传算法完成组内车辆路径规划。(3)本文以北京市海淀区的数据作为实例分析的数据,对比分组情况和未分组情况下的最优路径的算法求解时间、运输总成本和客户需求相似度,发现分组后算法求解效率提高、总成本略有增加、客户需求属性相似度较高,验证了本文的分组模型和算法的合理性。同时,对比考虑客户满意度情况下和仅考虑成本最小情况下的最优路径的总成本和平均客户满意度,发现虽然总成本有一定程度增加,但客户满意度也有明显的提升,验证了本文的车辆路径模型和求解算法的有效性。实验结果表明,本文所提出的基于客户需求分组的快递车辆路径优化方法,可以有效地提高客户满意度,有助于企业针对不同客户需求安排配送方案,提高配送服务质量,实现企业和客户双赢。