物流配送的实时性是物流企业综合实力最直观的体现,而顾客时间窗又直接决定物流配送的实时性,顾客需求的多样化使得顾客一般拥有多个可接受的时间段,这些时间窗往往具有模糊性特点,因此物流企业需要综合考虑顾客多时间窗之间的关系,指定相应的配送路线。但现实中由于某些原因顾客的配送地址可能发生临时变化,影响车辆到达顾客点时间,增加物流企业成本,使原配送方案不再最优,因此快速生成干扰后的有效调整方案不仅具有理论意义,对于社会与企业也有重要的现实意义。本文首先构建初始模型;接着在发生地址变动干扰后,将干扰管理思想引入,并从顾客满意度、物流企业配送偏离成本、配送业务员满意度三个方面对配送地址变动这一干扰问题进行定量分析,构建在顾客多模糊时间窗下考虑配送地址变动的干扰模型;然后结合遗传算法的优缺点进行改进,并与模拟退火算法结合;最后结合某市A物流企业的实例,应用模型和算法求解出调整方案,随后将干扰管理与原方案、重调度方案进行对比分析,与基本遗传算法进行对比分析,验证此方法的优越性。本文研究成果通过处理顾客配送地址变动的干扰事件,为物流配送中心的车辆实时优化与调度提供决策支持,有利于提高物流企业的决策效率与服务水平。