随着网上购物的普及和迅速发展,消费者对于线上购物的需求变得多样化,线上购物平台所提供的商品的种类也变得越来越多。由于不同的商品所需的储存条件不同,企业建立多个仓库来储存不同种类的商品。当线上购物平台的用户在下单种类较多的商品时,单个仓库无法满足所有的需求,订单被拆分到多个仓库独立发货。订单拆分后的子订单多次配送不仅增加了物流的费用,也给下单用户带来多次取货的麻烦。据此,订单的拆分数量多引起用户购物体验不佳,多次配送物流费用的高等问题亟待解决。在实际的调研得知,A企业是一家互联网创新型快消品企业,在本地拥有多个仓库来储存不同种类的商品。A企业在处理订单拆分时,根据用户与的仓库距离相匹配,选择距离顾客最近的仓库为优先发货,这导致订单被拆分到多个仓库独立发货,不仅带来多次包装、派车数量多、配送路径重复等问题,而且也影响下单用户购物的体验。因此,本文在考虑了因为品类不足和数量不足两种情况引起的拆单,为企业设计了拆单数量最少的方案,并对订单拆分后对物流配送活动的影响进行分析。在研究过程中,首先,根据用户的需求和位置,仓库的数据,设计拆单数最小的方案,然后在考虑订单拆分的前提下,建立目标成本最小的配送路径规划的数学模型,并设置了以车辆的最大装载量和用户收货时间窗等因素作为约束条件。通过设计两阶段算法在MATLAB编程进行求解,第一阶段求解最小拆单方案,第二阶段根据子订单拆分到不同的仓库对配送车辆模型进行求解,得到最小订单拆分的物流配送方案,与A企业现存拆单方式进行对比。最后,对于建立的数学模型运用了多种算法进行求解,验证改进灰狼算法相较其他算法的可行性。通过研究发现,优化后的最小订单的拆分方式与A企业以选择距离最近的仓库处理订单方式相比,新的方案可以减少订单被拆分的数量和降低车辆配送的成本,帮助A企业的下单顾客减少取货次数,提高线上购物用户体验和降低物流成本。表14个,图18幅,参考文献60篇