传统物流配送中存在自动化程度不高、信息接收不及时、网络化水平低下等不合理因素,阻碍了物流配送的效率提升。而电子商务下的物流配送是企业在开放的网络环境下,将信息网络技术与物流配送相结合,形成的一种可以缩短配送周期、优化服务质量、提高企业竞争力的新型物流配送模式。这种配送模式有利于物流配送效率的提升。电子商务环境下的物流配送存在客户数量多、客户需求量相对较小、客户分散性明显、时间要求苛刻等特点。针对这些特点,考虑车辆最大载重量和可行驶最大里程约束,以物流配送总路程最短为目标建立优化模型。将遗传算法与节约算法相融合,设计节约遗传算法求解电子商务环境下的小批量大批次配送问题。基于试验设计原理,利用随机产生的数据设计了不同仿真试验,并分别进行了多次计算机仿真实验。仿真结果和对比分析表明,节约遗传算法比普通遗传算法的全局搜索能力更强,得到的解的质量更好;随着进化代数的增加,虽然遗传算法与节约遗传算法都越来越趋向于最优值,但节约算法为遗传算法提供了质量较好的“种子”,使得设计的混合算法能够以较少的搜索时间找到质量较好的解;对于大规模路径优化问题,节约遗传算法可以用更少的搜索时间得到质量更好的解;节约遗传算法中的进化代数和种群规模对算法的性能有一定的影响;有路程限制与无路程限制的货车运行路线不同,车辆的运行总距离也不同。该研究可以提高物流配送效率、缩短配送距离,对节约物流成本和提高客户服务水平具有一定参考价值。