近年来,我国生鲜电商市场呈井喷式发展,多数电商企业纷纷进军生鲜农产品业务,其行业发展前景广阔。随着消费者需求的不断升级,“生鲜农产品新鲜程度”和“物流配送及时性”成为影响生鲜电商中顾客体验的关键因素。但生鲜农产品具有易腐性,在配送过程中会因持续变质而带来较大损失。同时,终端环节的订单具有高频率、小批量特点,如果不能进行科学有效的运输调度,不仅会影响生鲜农产品的新鲜程度,还会造成配送时间的延迟。此外,终端交通路网的车辆行驶速度随时间变化,配送网络呈时变特征,这也加大了终端配送难度。针对以上问题,本文以生鲜农产品为研究对象,拟解决生鲜农产品终端配送车辆路径优化问题。主要研究内容包括以下两方面:(1)考虑顾客满意度的生鲜农产品终端配送优化研究。首先,结合生鲜农产品易腐特征和顾客对配送时间的要求,定义顾客满意度函数,并在此基础上构建顾客服务优先级评价函数,确立各个顾客点的服务优先级,充分体现出顾客满意度在生鲜农产品终端配送中的重要性;其次,建立考虑顾客满意度的生鲜农产品车辆调度模型,并设计基于优先级的遗传算法对模型求解;最后,通过数值实验和对生命周期灵敏度分析,证明本文算法能有效提高顾客满意度,并能生成物流总成本较少的调度方案。(2)时变网络下生鲜农产品终端配送优化研究。针对时变网络环境,研究如何调整和优化生鲜农产品初始配送方案。首先,依据历史和实时交通信息,度量时变网络下车辆行驶速度;其次,结合前景理论,以初始配送方案为参照点,利用价值函数描述时变条件下,顾客满意度和物流总成本的收益或损失;然后,构建时变网络下生鲜农产品车辆调度模型,并设计两阶段算法求解;最后,数值实验证明本文方法能有效生成预优化阶段的初始配送方案和实时优化阶段的路径调整方案。本文提出的模型和算法对求解生鲜农产品终端配送问题具有一定的有效性和适用性,能为终端物流服务提供商在提高生鲜农产品的品质和物流服务及时性方面提供决策支持。