随着新技术的不断发展,先进的信息技术、网络技术、通讯技术和人工智能被引入到商品经济中,给人们的购物方式、商品配送运输带来了巨大的变化,物流已成为商业发展的重要组成部分。在各种配送运输方式中,同城配送异军突起在商品流程中发挥着重要的作用。鉴于目前许多饭店、宾馆或大中型企业的食堂对食品采购与配送需求的增加,同城食品配送运输的需求旺盛,但是由于食品,尤其是蔬菜的配送运输有其食品安全以及配送时间要求的特殊性。对于同城蔬菜配送来说,如何保证运输过程的新鲜度、保证食物安全、保证按时送达到客户是配送服务的核心内容,同时城市内的道路运输对货车的行驶时间和线路有一定的要求,因此,制定一个合理有效的配送方案对于配送企业来说至关重要。另外,在同城配送过程中还存在着客户配送需求变更频繁的情况,也存在着车辆行驶过程中出现故障必须予以紧急处理的情况,围绕蔬菜配送初始方案与配送过程中的动态配送方案展开相关研究具有非常重要的现实意义。本文在对国内外相关研究成果进行研究的基础上,针对同城蔬菜配送公司的实际需求,以软时间窗作为时间窗约束设计客户满意度函数,并与物流配送成本共同约束作为总体目标函数,重点考虑满足客户时间要求,以遗传算法作为基本方法,建立了带时间窗约束的静态初始配送模型,建立了在需求变更扰动下动态配送模型和车辆故障发生是的应急方案的动态配送模型。在需求变更扰动下,针对原需求改变引入虚拟配送中心理论对未服务的客户点进行重新分配,针对新需求的产生结合分批处理决策将其放入到待分配的任务中形成下一个阶段的配送方案。在车辆故障扰动下,利用邻近救援以及新车救援双层决策对已故障的车辆进行救援,减少损失。而静态初始配送采用遗传算法实现了全局优化,针对需求变更以及车辆故障扰动因素下的动态配送模型则运用遗传算法实现了局部优化,有效地保证了蔬菜配送的时效性。本文选取大连某同城蔬菜配送公司进行实证分析,采用以往的应急策略效果并不明显,虽然挽回了一定的损失,但是客户满意度也随着无法按时完成配送任务而有所下降,影响公司的服务质量。运用所建立静态、动态配送模型解决需求变更和车辆故障应急可以成实时的配送方案能够及时、准确的处理动态扰动因素,有效地降低物流成本以及增加客户满意度,具有重要实用价值。