电子商务在国民经济和社会发展中具有重要的地位和作用,已成为国民经济发展的新动力,电子商务高速发展的同时,也给为之提供保障的物流配送带来了巨大的压力。特别是近年来B2C电子商务高速发展,B2C电子商务企业间竞争日益激烈,对其配送的效率和反应速度提出了更高的要求,也势必使B2C电子商务企业对优化配送系统的要求更加迫切。科学合理地开展自营配送系统优化,不仅能使B2C电子商务企业降低运营成本、提高综合效益、更好地服务于广大客户群体,而且还能打造和提升企业的核心竞争力,在提高自身物流配送能力的同时,减轻对社会物流的压力。因此,深入开展B2C电子商务自营配送系统优化的研究工作具有重要的理论和现实意义。B2C电子商务自营配送系统优化需要进行战略层、战术层和作业层三个层次的决策,战略层决策配送中心及其它设施的选址问题,战术层决策库存控制问题,而作业层则决策车辆路径问题,三个层次的决策要素相互作用相互影响,因而B2C电子商务自营配送系统优化应充分研究三个层次集成决策问题,即选址-路径-库存集成问题(Combined Location Routing and Inventory Problem,CLRIP)。现有的B2C电子商务自营配送系统优化研究多是考虑单层次的决策问题,综合多层次决策因素的研究较少,特别是缺乏CLRIP集成优化的研究。同时,现有研究中多将系统变量假定为随机或模糊的单重不确定情形,而在B2C电子商务配送实践中模糊和随机通常并存,因此,现有研究并未考虑更符合实际的具有模糊随机变量的双重不确定性问题。针对目前B2C电子商务自营配送系统优化研究中存在的问题,本文开展了较为深入系统的研究工作,以期为B2C电子商务企业的自营配送系统优化提供一种新的研究视角和理论与方法。本文首先结合B2C电子商务配送的特点,对B2C电子商务自营配送系统运作流程进行分析,总结出B2C电子商务自营配送系统一般的运作流程。为了能更好地反映B2C电子商务自营配送系统的实际情况,还深入分析了系统所具有的模糊随机因素,进一步分析了B2C电子商务自营配送系统的选址-分配、库存控制、车辆路径和服务时间等决策要素,对各决策要素之间的关系进行了深入系统地分析,认为它们并不是独立的,而是相互关联相互影响,因此,B2C电子商务自营配送系统优化时应从多层次集成角度进行决策。在此基础上,构建了B2C电子商务自营配送系统CLRIP优化总体框架。针对B2C电子商务企业客户需求具有模糊随机性的特点,分别在连续检查库存和周期检查库存策略下,构建B2C电子商务自营配送系统具有模糊随机需求的CLRIP集成优化模型,采用模糊可能均值法将模型转化为确定性的等价形式,并采用优化方法和基于禁忌搜索(TS)的两阶段混合启发算法求解模型,在第一阶段构造初始解,在第二阶段通过TS算法在选址-分配和库存-路径两个环节持续改进解的质量,该方法可有效地降低企业的配送成本。结合B2C电子商务客户对服务时间要求较高且具有个性化的特点,引入模糊随机时间窗约束,分别建立了连续检查库存和周期检查库存策略下的多目标CLRIP优化模型。多目标模型的目标为最小化系统总成本和最大化系统服务时间窗的平均客户满意度,采用约束法将多目标问题转化为单目标问题,并利用模糊随机期望法将模糊随机时间窗转化为确定性的等价形式,设计了改进的遗传算法,在算法中采用自适应选择机制和基于配偶的染色体基因位置的交叉算子以及对换变异操作。考虑客户服务时间窗约束虽使系统总成本提高,但能提高配送效率,还能使客户满意度有效提升。针对一些B2C电子商务企业退货率较高这一问题,分别建立了考虑退货因素时具有模糊随机需求、模糊随机时间窗以及二者同时存在的CLRIP优化模型。分别采用模糊可能均值法、模糊随机期望法和模糊随机模拟将模糊随机模型转化为确定性的等价形式,并设计了禁忌搜索(TS)和模拟退火(SA)相结合的两阶段启发算法等方法进行求解。考虑退货因素虽比不考虑退货因素时总成本提高,但可提高客户的满意度,为企业带来更多的潜在客户。采用本文提出的考虑退货因素时具有模糊随机需求的CLRIP模型以及优化方法和基于TS的两阶段混合启发算法,针对北大荒红旗农场绿色有机蔬菜基地的B2C自营配送系统优化进行实证研究。在分析其配送系统现状的基础上,在模糊随机需求环境下对其自营配送系统进行CLRIP优化,实证结果表明,本文所提出的模型和算法在实际应用中是可靠且有效的,可为该企业B2C自营配送的开展及相关企业配送系统优化提供科学合理的理论依据。