通过网络订购快餐的餐饮消费模式自2010年出现以来,发展至2015年该种订餐模式已成为餐饮业中非常流行的消费模式。这种模式以互联网为通信载体,通过各种应用软件,在顾客与餐饮店之间建立了订购快餐的信息渠道,依靠众多外卖人员负责餐饮食物和物品的线下交付。该种服务模式因融合了互联网通信与线下交付过程,被称作O2O模式下的外卖订餐模式。这种模式被广泛应用于物流配送与外卖市场中。外卖市场在这种模式催动下,经历了初始期、发展期、扩张期、相对成熟期,近年来,各个外卖公司在控制配送成本的基础上,更加看重顾客等待外卖的满意度,外卖市场也即将达到成熟期。对外卖订单的智能分配,外卖人员的准确指派,配送路线的合理规划,都会对外卖的配送费用与顾客等待外卖的满意度产生影响。本文就以这种包含了订单分配与路线规划的外卖配送问题展开研究。为外卖配送行业的发展,以及与交通运输规划与管理领域相关问题的研究,提供理论依据与参考。本文基于商品流供需平衡关系,构建外卖配送时空网络模型。分别研究了,外卖订单在动态分配条件下,协同优化订单分配与路径规划问题和在积压状态下静态分配外卖订单,综合优化顾客满意度与配送成本。针对这两类问题,分别设计了不同的优化模型与求解算法,通过算例验证了模型的合理性与算法的可行性。首先,本文介绍了近年来外卖配送的发展背景,研究意义及相关研究成果,分析了外卖配送的一般流程,对外卖配送问题与其本质问题VRP问题和VRP衍生问题进行综合比较与分析,确定了外卖配送问题有其研究的可行性与独特性。其次,考虑到外卖订单在实际外卖配送问题中具有动态生成的特点,以最小化外卖配送成本为优化目标,构建了协同优化外卖订单分配和外卖配送路径的时空网络模型;该模型准确表示了外卖订单对应的商家与顾客以及时间窗,此外还表示了外卖配送的时间进程和空间位置。设计了以订单动态分配为主算法,以改进的遗传算法为子算法的优化算法;通过路况变化下的仿真模拟算例,验证了模型构建的合理性与求解算法设计的可行性。再次,研究了订单在积压状态下的外卖配送问题,同样构建了与该问题对应的时空网络模型,以最大化顾客等待外卖的满意度,最小化外卖配送成本为双优化目标;设计了改进的双目标遗传算法;通过仿真模拟算例,求解“非支配”解集为外卖配送提供多个可行的方案。最后,对论文的研究内容进行总结,分析在本文中构建的模型与设计的算法的应用场景与领域,以及存在的不足。在本文研究的基础上进行展望。