随着区域经济快速发展,城市新零售业的强势崛起,我国同城物流配送市场呈现蓬勃发展的趋势,但目前仍处在较低水平。信息化程度较低、配送成本居高不下,制约了同城物流配送进一步发展。考虑不确定需求下的同城物流配送路径优化,是有效降低同城物流企业配送成本,减少资源浪费、提升客户满意度的有效措施。本文首先在综述回顾同城物流车辆路径和配送区域划分的研究现状,分析了同城物流的运营模式和现阶段存在的主要问题。其次确定同城物流配送区域划分方法,提出一种基于熵权法的改进AP聚类算法,运用RC101数据集,验证基于改进AP算法的配送区域划分方法的可行性。第三,在不确定需求条件下,分析同城物流配送过程中的运营成本,构建以总运营成本最小的同城物流配送路径优化模型,第四,针对构建的不确定需求的车辆路径优化模型,将不确定需求问题转化为不确定需求响应问题和配送路径更新策略问题,提出局部优化配送路径更新策略和基于配送区域划分的全局配送路径更新策略,并设计基于混合粒子群算法的分解阶段的车辆路径求解算法;最后,以武汉市某蔬菜物流配送企业为案例,选取80组客户数据,验证构建模型和求解策略的有效性,并对局部优化配送路径更新策略和基于区域划分的全局配送路径更新策略的结果进行比较分析。实证结果表明,相比于局部配送路径优化策略,采用配送区域划分的全局配送路径优化策略,应用配送车辆数量减少3辆,总运营成本降低35%,配送车辆的容量使用效率提高25%,违约成本降低40.5%。基于配送区域划分的全局配送路径更新策略在同城物流配送有效降低运营成本,提高顾客的满意度。