随着互联网经济的迅速发展,网络购物作为一种新型的购物模式正在逐步改变人们的消费习惯。电商企业经常会在“双十一”、“618”等特殊时期展开短期促销活动来提高销售额,从而达到吸引新用户和抢占市场份额的目的。在电商企业开展短期促销活动后,客户们会在短时间进行集中购物,将会导致商品需求量呈井喷式增长,进而导致相关物流企业和部门的配送压力急剧增大。其中,待运输商品作为相关物流企业和部门的配送对象,如果企业不能在短时间内规划出高效的配送车辆行驶路线对其进行配送,将会造成大量商品堆积仓库的现象,从而会降低企业运营效率与客户购物满意度。在此背景下,对电商促销井喷需求下的配送车辆路径优化问题进行研究,不仅能帮助电商企业和物流部门合理调配运输资源,提高配送效率和客户购物满意度,还能降低城市交通资源浪费率。本文主要研究电商促销井喷需求下的配送车辆路径优化问题。首先,结合电商促销井喷需求下的车辆配送特点,从车辆路径问题与相关问题的模型构建和求解算法的相关理论出发,在电商促销井喷需求下的配送车辆路径优化模型中考虑了交通拥堵状况、客户服务优先级和碳排放等因素,建立了包括配送固定成本、可变成本、惩罚成本和碳排放成本的总成本最小化为目标的配送车辆路径规划模型。其次,考虑该模型属于一种非线性模型,利用蚁群算法、禁忌搜索和模拟退火算法等理论对模型进行了求解算法设计,并采用了 MATLAB软件进行编程,使模型的求解得以实现。最后基于某电商企业旗下的S物流公司的运营数据集,分别选取30个客户点、60个客户点和90个客户点的三种不同规模的算例对构建的模型与设计的算法进行验证。实验结果表明,基于本文所构建的数学优化模型和设计的混合蚁群算法所提出的配送车辆路径方法,得到了综合客户满意度、碳排放和配送成本总成本最小化的配送路线,能够满足现实电商企业的需求,具有提高运营效率、提高资源利用率、增加客户满意度和减少城市交通浪费率的优势;数值算例结果验证了本文所提出的电商促销井喷需求下的配送车辆路径规划方案在三种不同规模算例中的应用情况的可能性,为电商企业提高配送效率,合理规划配送路径提供了新的理论方法,对于物流部门提高客户满意度的车辆配送方案提供了具有参考价值的解决方案。