物流配送是整个物流体系中最基本的业务环节，如何及时而满意为客户提供配送服务是物流服务提供商关注的重要问题。但是在实际的物流活动中，车辆路径条件往往存在着大量不确定性，如交通事故、道路堵塞、车辆故障以及天气变化等诸多不确定因素，都会导致道路条件发生变化。这些变化常常超出物流服务提供商最初制定配送计划所设想的问题范围，使正常的物流活动受到延迟，从而阻碍了原有物流计划的顺利完成，给物流企业带来负面影响。如何有效的对干扰事件进行处理，使干扰对系统的扰动程度最小成为物流配送问题的难点。干扰管理作为一种实时处理干扰事件的方法论，主要针对经常性干扰事件的处理和管理。它根据各种实际问题和干扰事件的性质，建立相应的优化模型和有效的求解算法，为决策者在干扰事件发生后及时地提出最优调整计划。本文正是基于干扰管理这一新理念，以系统扰动最小为目标，对物流配送中发生概率较高、较有代表性的受扰延迟问题的干扰管理模型进行了研究。本文的主要研究工作如下：(1)在对物流配送受扰延迟问题的扰动度量分析的基础上，提出客户满意度、路径变动和系统扰动的度量方法，并提出物流配送受扰延迟问题的解决思路。(2)根据本文所提出的扰动度量方法，以带有硬时间窗的单车物流配送车辆路径问题为研究背景，构建物流配送受扰延迟干扰管理模型。这是本文研究的核心。(3)运用混合蚁群算法对干扰管理模型进行求解，实现快速实时生成物流配送受扰延迟问题干扰管理调整策略。(4)基于本文提出的干扰管理模型，以某物流公司的物流配送受扰延迟问题为实验算例，验证了干扰管理模型及算法的有效性。本文提出的物流配送受扰延迟问题的干扰管理模型，有效降低了具有延迟影响的干扰事件给物流配送计划带来的扰动，最大限度减小客户满意度的下降和成本的损失，对实际物流配送干扰管理具有一定的参考价值和理论意义。