近年来,生鲜产品电子商务平台的订单量日益增长,体现出生鲜电商市场的巨大潜力。生鲜产品物流及时配送是保证生鲜电商正常运作的重要环节之一。然而,现阶段我国生鲜电商物流正处于成长初期,生鲜产品物流运作呈现“效率低、高成本、损耗高”特征。在生鲜电商投诉同时,产品不新鲜、配送慢、配送延迟占比70%,这已严重制约生鲜电商发展。主要是因为生鲜电商物流服务商在配送过程中主要从成本的角度出发,但生鲜产品新鲜度高低直接影响到顾客生鲜电商体验,也恰恰是生鲜电商能在电商市场角逐中脱颖而出并赢取用户信赖的关键因素。生鲜产品的易腐烂、易变质特性要求生鲜物流时效性高,生鲜产品配送成本居高不下,同时生鲜电商的迅猛发展使生鲜订单量剧增,并呈现高频率、小批量、位置分散特征,这使生鲜物流配送路径优化的难度增大,已成为生鲜电商进一步发展的难点问题之一。生鲜电商环境下,科学的决策配送策略能够有效提高配送操作效率和物流服务水平,进而提升顾客满意度并降低其物流配送成本。本文可为生鲜电商在进行订单处理过程中衡量新鲜度和成本之间联系,为其提高订单处理效率,提供一定的指导意见及决策支持。主要研究内容包括:(1)基于生鲜产品特性,梳理生鲜电商物流配送特征,说明生鲜电商物流调度现状和难点,进而引出配送策略在生鲜电商配送过程中的重要作用。(2)针对生鲜产品配送成本高、新鲜度低的物流配送问题,构建考虑新鲜度和时间窗约束的生鲜物流配送优化模型。综合物流运作实际,考虑食品腐败速率对生鲜物流配送的影响,说明新鲜度在生鲜产品配送过程中的重要性。同时综合生鲜订单履行的配送时间和时间窗相互联系,共同决定产品送达时的新鲜度状态,使研究更具有现实参考意义。结合配送时间对食品腐败的影响及时间窗约束,并根据新鲜度变化函数,构造最小化配送总成本和最大化新鲜度的生鲜产品配送双目标模型,设计双目标遗传算法进行求解。通过数值实验将结果与不考虑新鲜度的单目标遗传算法在不同订单环境下进行比较,说明考虑新鲜度和时间窗约束的生鲜产品物流策略在配送中的实用性和适用性,以衡量成本和新鲜度之间的联系,在一定程度上指导生鲜物流配送模式的发展方向。(3)结合生鲜产品状态会随时间变化而变化,具有明显的订单空间和时间等特性,针对生鲜产品车辆路径问题,在考虑新鲜度和时间窗生鲜产品配送优化模型基础上,设计了一种求解考虑时空距离的变邻域遗传启发式算法,以降低生鲜电商物流成本和提高新鲜度,优化物流调度流程。最后在不同订单环境下进行数值实验,算例实验验证了考虑时空距离的聚类-优化算法对于运算时间和目标优化的影响,证明了本文所构建算法可有效提高求解效率和解的质量,加快算法收敛速度。本文针对生鲜电商物流配送策略的决策问题,分别从经济和满意度两个维度探究不同生鲜配送策略的应用差异,将考虑新鲜度和时间窗约束及订单时空距离等因素分别引入到生鲜产品配送模型和算法中,并进一步研究不同配送策略和算法随着订单变化对成本和新鲜度的影响,实验表明本文构建的模型和算法为生鲜电商物流服务商在进行订单处理过程中提供一定的指导意见及决策支持。