随着互联网技术的不断发展,基于网络的电子商务业务也持续火热。根据相关数据,在中国,越来越多的人会选择在网上购物,其中发展速度最快的是以B2C和C2C为主的业务,已经进入了一种非常快速的发展阶段。如何让客户在网上购物已经不是电商面临的最大的难题,相反,怎样将客户购买的商品,以一个高效、快捷的方式送到客户手中,已经成为电商越来越关心的事情了。因此,为了减少网购业务的运送成本以及加快运送效率,不少国际企业如沃尔玛和DHL早于数年前就开始试水众包物流。众包基于共享经济的概念,利用网上系统将过剩和未充分利用的资源与需求进行配对。众包物流应用科技整合闲置的人力资源,创建符合成本效益的物流系统。众包物流在中国仍然是个新概念,只有少部分公司推出众包物流的服务,但是随着电商业务及O2O发展的日新月异,众包物流或会成为下一个备受瞩目的大趋势。因此对基于众包的物流体系进行优化调度,将会更大程度的发挥众包物流的作用。众包物流中一个很重要的研究问题是配送调度,即给定快递员和包裹的情况下,分配哪个快递员去递送哪个包裹。本文研究了两种不同场景中的配送调度问题:基于众包的传统物流“最后一公里”和基于众包的本地即时物流。通过数学建模方法,本文将配送调度问题建模为一个匹配与路径规划的联合优化问题。通过仿真分析,本文研究了每个场景下的总社会效益、客户平均等待时间和总服务包裹数量随着快递员数量和速度的变化关系。仿真结果显示,总社会效益和总服务包裹数量随着快递员数量和速度的增加先增加后趋于平稳,客户平均等待时间随着快递员数量和速度的增加而逐渐减少。在此静态场景最优调度的研究基础上,本文进一步研究了实际的动态场景中调度策略,其中快递员和包裹请求都动态进入系统。现有方案基本都是采用独立调度的方式,即收到一个需要寄送包裹的请求就立刻调度快递员去取货并配送,这种策略没有考虑到未来一段时间内可能会发出的包裹派送请求以及可能会到达的空闲快递员,因此往往不是最优的。本文提出了一种基于延时调度窗口的联合调度策略,并在上述两个场景中进行数学建模与仿真分析,得到延时调度窗口对调度性能的影响,为延时调度策略的实际应用提供了参考。