众包是通过互联网把特定的任务外包给非专职人员的一种方法。随着信息通信技术与移动互联网技术的发展,出现了许多基于位置服务的众包应用——空间众包。空间众包已经在智能交通、公共安全和环境监测等领域发挥了重要作用。众包物流是空间众包在物流领域的创新应用模式,该模式让大众群体参与城市物流配送,使社会闲置资源得到充分利用,同时也降低了物流配送成本。众包物流任务规划问题是根据配送任务与配送员的特征,为配送员匹配最佳配送任务并规划其执行路径。与传统物流路径规划不同,众包物流平台是在线平台,配送任务和配送员实时动态变化,因此任务规划也更具挑战性。本文以众包物流任务规划问题为研究对象,研究配送员选择任务和平台指派任务两种模式下的动态任务规划方法,具体工作如下:(1)针对配送员选择任务模式,以单个配送员完成配送任务数量最大化为目标,提出了基于配送员选择的任务规划模型。设计了动态优化框架,基于动态优化框架提出了四种贪婪算法和一种禁忌搜索算法进行求解。实验表明:时空邻近贪婪算法解质量较高且算法鲁棒性较好;经过迭代优化后的禁忌搜索算法竞争比能达到0.9左右。该模式下任务规划结果将作为任务推荐,配送员自主选择执行。(2)针对众包物流平台指派任务模式,以所有配送员旅行成本和配送超时时间最小为优化目标,提出了基于众包物流平台指派的任务规划模型。设计了自适应大规模邻域搜索和禁忌搜索的混合算法进行求解,为了提高任务规划质量,求解过程融合了配送任务预测和配送员调度算法模块。实验表明:混合算法的性能比禁忌搜索算法至少提高4.53%;预测与调度策略能有效降低配送超时成本。(3)设计了众包物流任务规划的原型系统。对众包物流平台进行了系统需求分析和模块设计,融合本文提出的相关动态任务规划算法,实现了基于web框架的众包物流平台原型系统,进一步验证了本文提出模型和算法的有效性。