随着物流行业竞争愈发激烈,单纯地追求成本最小化早已不是企业的唯一目标。企业为了提升自身的竞争力,必须要从满足顾客需求向服务顾客转变,因此考虑车辆配送过程中的顾客满意度是企业需要考虑的重要问题。前景理论作为心理学和行为科学的综合理论,能够在决策过程中考虑人的行为和心理因素的影响。顾客作为评价企业配送服务的主体,其评价受到行为、心理等因素的影响。因此,在车辆路径问题中,将前景理论价值函数应用于顾客满意度函数的构建,不仅具有理论价值也有现实意义。本文主要研究工作如下:(1)在顾客满意度中,考虑现实中顾客在评价时存在心理和行为因素影响,引入前景理论价值函数构建了顾客满意度函数。相对于传统线性顾客满意度表达方式进行改进,该方法更能符合顾客评价配送服务满意度的心理等特征。(2)在考虑顾客满意度影响的基础上,同时丰富了实际物流中总成本的内容,将车辆启用成本、车辆运行成本(含人工和油耗等)和车辆等待时间成本作为总成本的构成,以配送总成本最小和顾客满意度最大作为目标函数,建立了多目标车辆路径优化模型。(3)针对提出的多目标模型,给出了模型求解的禁忌搜索算法和pareto解集最优参考解的评价方法。在禁忌搜索算法中,随机生成初始解,采用3种邻域变化方式进行变异,通过禁忌其变异方式和变异位置来生成最优解。对禁忌搜索算法得到的pareto解集,运用层次分析法进行最优解评价,为决策者在配送方案的选择中提供决策参考。(4)应用模拟算例进行仿真,结果表明:①顾客对配送时间要求越高,对配送时间的敏感性就越大,就会导致平均顾客满意度水平降低,区分敏感性不同的顾客,对配送企业提高整体满意度水平有重要意义;②用负数表示顾客的不满意,能较好地符合顾客的负面感受,能从正、负两方面较完整地呈现满意度的整体情况,更能够引起企业的重视;③结合各个企业实际调研除配送时间外其他因素影响的平均满意度水平,对约定时间窗两个端点上顾客满意度起始值进行设置,计算出的顾客满意度数值更加符合实际,能够反映实际配送中满意度是受多因素影响;④顾客满意度和配送总成本两个目标之间存在相关性,两个目标相互冲突,配送企业在具体决策时,需要结合自身需求,来选择具体的方案。