近年来,随着中国电子商务环境的不断成熟生鲜农产品电子商务(以下简称生鲜电商)发展势头良好,交易总量持续攀升,发展前景广阔。生鲜电商是近年发展起来的一种新型零售模式,它将生鲜产品由传统的单向多层级配送转换为B2B、B2C、O2O等多渠道网状流通,这也促使车辆配送路径变得更为复杂。同时生鲜农产品还具有易腐性、电子商务订单的分散性和客户需求的多样性等特点,这就对生鲜电商的物流配送成本的控制以及配送效率都提出了更高的要求。在目前的生鲜电商物流配送中还有一些急需解决的问题,常见的问题有配送成本居高不下,配送过程中货物损坏程度较高,配送服务的不到位从而引发了客户满意度不高等一系列问题。在通过国内外生鲜电商物流配送相关理论的研究,对现实中实际存在的问题进行分析的基础上,提取了生鲜电商物流配送中两个重要因子即配送成本和客户满意度,以这两个重要因子为依据分别在静态、动态情况下建立了生鲜电商物流联合配送路径优化模型,最后对所构建模型进行了算例分析和实证分析验证了其有效性。本篇论文内容主要包括以下部分:首先,是相关的概念及理论方法介绍,主要是对多目标车辆路径问题及其构成要素和建模常用方法、联合配送下的车辆路径问题特征及求解方法动态车辆路径问题、配送路径问题常用求解方法等进行了介绍。其次,构建多目标静态生鲜电商联合配送车辆路径优化模型,这部分主要是静态的车辆路径问题的分析、多目标设定和处理以及通过客户满意度模型建立分析了客户满意的影响因素给出了满意度的计算方法,叙述了联合配送成本的构成以及各部分的计算,最后构建了多目标静态生鲜电商联合配送车辆路径优化模型。然后,构建与求解多目标动态生鲜电商联合配送路径优化模型,这部分主要是考虑到实际物流配送中的存在的现实问题,例如:天气变化、交通拥堵等这些不确定因素对配送的影响。提出了因交通的不确定性导致的V的动态变化从而导致配送时间、配送成本及客户满意度的改变。在此基础上构建了多目标动态生鲜电商物流联合配送模型,经由遗传算法设计出静态和动态最优时刻的配送路径路线图,以及计算出不同时刻出发对应的成本、客户满意度。最后通过对比两者结果对动态模型的优越性进行验证。最后,实证分析动态生鲜电商配送。这部分主要介绍了X公司生鲜农产品的配送活动的实际情况,结合X公司物流实际,用前文所构建的模型,优化分析该公司配送路径得出结果与公司实际情况比较优劣,最后给出对策和建议,通过构建静态、动态模型和实证分析得出动态的优越性及实用性。文章的主要创新点有:1.文章在结合前人研究和现实中物流配送的实际情况的基础上,选取了客户满意度与配送成本两个因子,进行多目标静态、动态生鲜电商联合配送车辆路径优化模型的构建,然后进行遗传算法的设计,通过运用MATLAB软件来算例分析对比静态与动态的优劣,以及通过实证分析验证了动态模型的有效性与可行性。2.考虑到实际中交通状况对物流配送的重要影响,将交通拥堵作为动态模型的因子之一,来构建多目标动态生鲜电商物流联合配送路径优化模型,让模型能够更加贴合实际情况,增加模型的适用性。