【摘 要】
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当前即时配送领域配送员收入和工作量分配不对等，导致配送员心理失衡、频繁跳槽，已严重影响即时配送平台的正常运营。如何提高运营稳定性、增强竞争力，是当前即时配送平台需关注的重要问题。本文面向配送成本、客户满意度与配送员收入均衡，构建即时配送路径优化模型。综合考虑此问题先取后送、有序配对的特征，将遗传算法的自适应性与蚁群算法的正反馈性相结合，提出了一种有效求解的混合蚁群算法，通过数值实验验证了模型与算法
【基金项目】
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教育部人文社会科学基金项目（20YJAZH123,18YJC630114）； 陕西省自然科学基金项目（2020JM-211）； 国家自然科学基金项目（72101196,71701162）；
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当前即时配送领域配送员收入和工作量分配不对等，导致配送员心理失衡、频繁跳槽，已严重影响即时配送平台的正常运营。如何提高运营稳定性、增强竞争力，是当前即时配送平台需关注的重要问题。本文面向配送成本、客户满意度与配送员收入均衡，构建即时配送路径优化模型。综合考虑此问题先取后送、有序配对的特征，将遗传算法的自适应性与蚁群算法的正反馈性相结合，提出了一种有效求解的混合蚁群算法，通过数值实验验证了模型与算法的有效性。结果表明，该模型在显著提升配送员派单量与薪资收入匹配程度的同时，配送成本和客户满意度并没有明显劣化，说明在即时配送优化研究中考虑员工收入具有积极意义。
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