随着电子商务的迅猛发展,与之相关的快递行业也进入了快速发展通道。但是许多问题也因此暴露出来,例如,电商物流末端配送问题,俨然成为了一个行业难题。相比于电商企业,末端的配送服务,才是接触顾客的主要方式。在配送的服务过程中,企业可以收集顾客端的大量数据,这些数据极具价值,对于精准的市场预测、供应链管理、管理者决策具有重要意义。在大数据时代,“最后一公里”的价值会更加重要。论文通过梳理文献发现,学者的研究更多的是集中在确定性因素上,而研究不确定性因素的文献相对较少,对于时间窗这一约束条件不确定性因素的影响的研究则少之又少。因此论文将研究方向定为带不确定时间窗的电商快递配送路径决策。论文分析了构成VRP问题的要素,例如配送中心、配送车辆、车载、时间、速度等,对最基本的VRP问题模型进行了分析,根据电商快递配送的特点,产品体积小、重量轻、时效要求高,提出了基本假设。对于时间窗的假设进行了详细的说明,以不确定时间窗约束描述顾客满意度,以顾客满意度最高、成本最小和距离最短为优化目标,构建带不确定时间窗的电商快递配送路径决策。最后,通过实地调研和参照地图进行数据采集,对数据进行一定的处理,选取合适的参数,采用蚁群算法对模型进行求解。为了验证模型的有效性,选取了天津滨海新区的某一区域作为实例进行验证,为进一步验证模型的有效性,采用遗传算法作为对比实验,并对结果进行了分析。本文的研究结论可为电商或快递企业进行配送路径决策等提供理论依据,具有一定的实际应用价值,也是对于路径优化理论的一种补充。