随着我国的O2O(Onlineto Offline)电子商务发展高度繁荣,外卖市场交易规模巨大,配送单量峰值高达2000万单/天。面对如此庞大的市场需求,外卖配送平台对骑手进行有效的调度优化就显得至关重要。目前各外卖平台正在从优质供给、配送体验、软件体验等展开全方位的竞争,其中,配送时效、准时率是影响配送体验即顾客对订单是否满意的重要指标,也是外卖平台的核心竞争力之一。对于外卖平台,要提升用户的配送时效和准时率的同时,还要考虑配送成本掣肘,追求最小的配送成本。在配送体验和配送成本之间取得最佳的平衡,是配送平台生存的根基和关键所在,也是本文展开研究所依托的现实背景。所以,本文设定顾客期望送餐时间窗以及刻画顾客满意度的时间惩罚成本函数,在综合分析成本因素的基础上建立以外卖平台配送总成本最低为目标的数学模型。本文将外卖平台骑手派单与路径决策协同优化问题归结为带时间窗的即时取送货车辆路径问题(Instant Pickup and Delivery Vehicle Routing Problem with Time Windows,IPDVRPTW)。根据模型和问题规模的特点,设计自适应大邻域搜索算法,其中设计外卖平台订单分配优化策略。同时,为避免算法陷入局部最优,采用模拟退火判断准则。最后,根据实际调研数据整理算例,进行实验结果分析,同时利用CPLEX对算法结果进行最优验证,证明了算法的效率和精度。研究结果表明,本文算法能够对外卖平台高峰时期大体量的订单进行高效的骑手派单与合理地对骑手路径进行协同优化,进而有效地改善外卖平台高成本、低配送效率、低准时率的问题。本文相关方法与结论可为即时配送调度优化提供决策支持。