智能手机和“互联网+”的迅速发展为外卖行业的发展带来机遇,O2O外卖市场规模不断扩大,用户、订单量迅速增长,行业配送运力供给与需求的矛盾日益凸显,平台招聘大量骑手补充运力。但由于骑手专业性低以及送餐时间不断被压缩,骑手为将订单快速送达,所以与系统时间赛跑,导致送餐过程中违法驾驶及交通事故率居高不下。因此,在行业快速发展的同时,如何在保证客户时间满意度和骑手收益的前提下,降低骑手交通事故率,保证骑手安全是值得研究的问题。针对此问题,本文研究了考虑交通事故率的外卖配送路径优化问题,构建基于客户时间满意度和骑手收益,降低交通事故率的多目标线性规划模型,并运用实际案例进行分析,为外卖平台提供一定的理论支持及实践方法借鉴。主要研究内容包括:（1）基于客户时间满意度和骑手收益的外卖路径优化研究。为使考虑交通事故率的外卖配送路径优化更合理,针对平台优先考虑客户时间满意度、对骑手收益关注较少的问题,以客户、骑手角度分别进行分析,建立仅考虑客户时间满意度和同时考虑客户时间满意度、骑手收益的模型,并设计改进的遗传算法进行求解,对比求解结果发现同时考虑时间满意度和骑手收益的模型可以在提高骑手收益的同时保证一定客户时间满意度。（2）考虑交通事故率的外卖配送路径优化研究。交通事故是难以避免的,降低交通事故率需在保证客户时间满意度和骑手收益的基础上进行,若骑手发生交通事故,将影响人身安全、自身收益,同时平台也将产生额外的工伤赔偿成本等。因此,本文通过对国内外有关交通事故问题文献的梳理总结,确定骑手送餐过程中发生交通事故的影响要素,构建了考虑骑行速度的外卖配送事故预测模型,基于此将交通事故率与骑手收益相关联,以客户时间满意度、骑手收益最大化和降低交通事故率为目标,建立考虑交通事故率的外卖配送路径优化模型。并采用改进的遗传算法求解该问题,最后建立实际案例进行分析,发现行驶速度是影响骑手交通安全的重要因素之一,若根据道路类型设置骑行限制速度,可以有效降低交通事故率,此外,一定范围内扩大时间窗可以提升客户时间满意度、骑手收益及骑手安全保障。本文针对外卖配送骑手安全问题,提出了考虑交通事故率的外卖配送路径优化模型,并设计了对应的求解算法,最终建立实例进行验证,研究成果有助于在提高骑手收益和保证客户时间满意度的情况下降低骑手交通事故率。