近年来,随着人们生活水平与食品安全意识的不断提高,消费市场对于高品质生鲜农产品的需求日益增加。但我国生鲜农产品普遍存在着供需不均衡、交易成本高、价格波幅大、流通效率低等问题,这不仅影响着消费者的切身利益,还严重阻碍了相关行业的发展。为了改善上述存在的问题,我国某些生鲜电商企业开始尝试概率销售模式。在该模式下,商家将多个品种的生鲜农产品以一定的概率进行组合得到概率产品。购买了概率产品的消费者将得到优惠购买的权利,并以一定的概率获得特定的生鲜农产品。在概率销售模式下,生鲜农产品的一个包裹可以配送给不同的消费者。本文致力于研究概率销售模式下的生鲜农产品配送的干扰管理问题。若发生某消费者配送地址变化的干扰事件,以当前各配送车辆所在位置为新的虚拟配送起点,对剩余未完成客户的配送车辆及配送顺序重新分配,构建与以往研究不同的配送调整方案。本文首先采用系统聚类分析的方法将客户分为一级客户和二级客户,并构建出概率销售模式下的两阶段生鲜农产品配送干扰管理模型。即第一阶段处理一级客户,第二阶段处理二级客户。随后利用粒子群算法对概率销售模式下配送地址变化的生鲜农产品配送干扰管理问题进行求解。最后,在具体算例中验证了该模式下配送调整方案的有效性。并从配送成本和客户的角度对两种配送调整方案进行比较和分析,从而总结出这两种不同配送调整方案的利与弊。本文研究的开展有利于优化概率销售模式下生鲜农产品的配送运作流程,提高配送服务效率,改善配送服务质量。另外,本文不仅将配送成本作为优化目标,还从客户的角度对配送调整方案进行分析和比较,这种方法较以往只考虑配送成本的研究更为科学,体现出在兼顾配送成本的同时对客户的高度重视,为企业提供了有价值的参考信息。