外卖如今已经融入每个人的生活中,越来越多的传统餐饮企业选择通过加入外卖平台的方式来拓展自身的销售渠道。线上餐饮订单的完成从顾客下单开始,到商家及时接单并完成订单中所有菜品的烹饪,再由配送员及时送到顾客手中,主要由出餐与配送两个方面构成。当前无论是理论界还是业界都给予配送方面更多的关注:持续优化外卖配送的订单调度和路径规划算法,来提高外卖配送的效率;通过众包方式在高峰时段让更多的兼职骑手加入到配送体系,缓解运力的紧张;设置了很多奖励机制,来保证配送速度和配送人数。这些配送上的举措使得外卖配送方面的资源持续增加,保证了配送的效率。然而与配送资源相比较,餐厅的生产资源可调整的柔性更为缺乏,更难实现高峰期与顾客需求的及时匹配。往往在用餐高峰时段,餐饮企业在保证出餐菜品品质的同时,要面对线上订单与入店消费顾客的双重压力,如果线上订单无法及时完成出餐,不仅会遭到骑手的抱怨、线上顾客的催单、投诉,也会影响线下的顾客的店内体验,给餐厅带来满意度降低和损失顾客的风险。因此,如何在用餐高峰时段安排好后厨的烹饪顺序、及时完成餐品出餐,是餐饮企业在不断扩大市场的过程中需要解决的难题。本文的主要工作有两方面,一是,针对餐饮企业“缩短出餐时间,提高客户满意度,实现收益增长”的目标,根据餐厅出餐调度中“多炉灶同时工作,订单包含多种菜品,相同菜品可合并加工”的特点,构建了订单完成时间满足率为目标的双层调度模型,其上层为订单选择模型,下层为菜品包加工调度模型。设计了算例进行了对比和检验。二是,将静态模型扩展应用于动态调度的现实场景,为了保证模型的求解效率,同时为了便于区分菜品包在不同的炉灶上加工,本文采用分段编码的设计思路,设计了针对性的遗传算法。算例实验结果表明,遗传算法优于最紧急菜品优先、最长加工时间优先、最热门菜品的启发式策略,本模型的调度方法订单完成率最高,超时时间最短。研究结果证实了用餐高峰时段炉灶调度模型可以减少餐厅生产过程中炉灶的闲置时间、配送员到店后等待商家出餐的时间。这可以节约天然气以及电瓶车的耗电量。同时,此调度方法可以更好的帮助餐饮企业实现其社会责任,即确保按时完成餐食订单,避免员工在高温厨房工作时间过长。因此,本文提出的调度模型对餐饮行业有一定的参考与借鉴意义。