随着市场规模的扩大,加快物流网络布局,建设多层配送系统对企业发展具有重要意义。同时,配送环境复杂性不断攀升,增加配送时间的不确定性,使物流服务接受者感知到服务价值差异。通过合理规划路线,不仅可以降低企业成本,同时可以合理安排配送时间,提高服务水平。因此考虑时间窗服务前景价值的双层车辆路径优化问题具有理论和现实意义。本文主要研究内容如下:(1)构建系统时间窗服务前景价值模型。在车辆不同行驶状态的基础上,给出不同情境下的配送时间窗,考虑时间窗的服务价值;针对决策者对不同配送时间心理感知不同,引入累积前景理论,刻画卫星平台和客户对不同配送时间感知价值的差异,衡量时间窗服务价值,构建系统时间窗服务前景价值模型。(2)基于卫星平台选择的配送成本研究。在考虑卫星平台规模和货物量拥挤效应基础上,建立卫星平台转运成本函数;结合卫星平台运营及路径,建立配送成本函数。根据卫星平台规模和货物量合理选择卫星平台,使系统成本最小。(3)考虑系统时间窗服务前景价值、卫星平台的选择和配送成本,构建三个双层车辆路径模型。首先建立配送成本最小的双层车辆路径模型和系统时间窗服务前景价值最大的双层车辆路径模型;其次,在两个的模型基础上建立同时考虑配送成本和系统时间窗服务前景价值的多目标双层车辆路径模型。(4)针对三个模型给出求解的粒子群算法。针对上下两层配送系统在货物量和路线相互耦合的问题,重新设计粒子编码,以便算法对模型求解;针对车辆超载问题,引入贪心算法进行调整,提高算法求解效率;针对多目标优化求得的帕累托解集,利用灰关联分析法给出最优解集的评价排序,为决策者提供参考。(5)对上述三个模型进行仿真,结果表明:①客户时间窗对于系统时间窗服务前景价值影响较大,卫星平台时间窗的影响次之,因此需结合物流配送的实际情况,确定权重,以提高整体服务水平;②客户对配送信息的掌握程度对系统时间窗服务前景价值会产生较大影响,因此物流企业可及时地向客户提供配送信息以提高系统时间窗服务前景价值;③客户对于风险变化敏感程度能够影响客户时间窗服务前景价值,公司应把握客户风险敏感程度提高客户服务水平;④双目标中配送成本和系统时间窗服务前景价值存在相关性,不能同时实现优化,决策者可利用最优解评价方法从Pareto解集中选择一个满意解作为最终方案。