快递业是服务业的重要组成部分,对于电子商务产业的发展具有十分重要的作用。“最后一公里”配送,作为快递的末端配送环节,由于服务的客户数量众多、位置分散、需求各异,因此普遍存在配送成本高、配送时效性差、首次配送失败率高等问题,这严重制约了电子商务产业的稳健发展。制定恰当的“最后一公里”快件配送方案,为配送线路优化提供决策支持,对于降低配送成本,提高配送效率及客户满意度具有重要意义。本论文结合快递配送途中需要根据动态客户(拒收订单、变更收件地点、变更收件时间、新增取件)需求实时调整配送方案的应用需求,针对配送员及调度员进行主观决策不能科学合理地解决动态客户的实时需求,造成配送资源浪费的问题,设计实现了一种快递取送车决策支持系统,主要研究工作如下:首先,针对客户变更服务信息时,由配送员进行人为决策不能科学解决动态客户需求的问题,以及有新增取件需求时,由于调度员不知在途配送车辆的具体位置及配送情况,仅凭主观调度不能合理解决新增客户需求的问题。构建了一种基于智能体配送车辆的分散调度模型,该模型以运载质量、体积以及服务时间窗为约束条件,以配送费用与惩罚费用为优化目标。当客户变更服务信息时,更新客户信息,设计插入算法寻求局部最优解,在此基础上,使用双阈值控制的遗产算法寻求全局最优解;有新增取件需求时:通过插入算法以及双阈值控制遗产算法操作决策出取件代价值最小的配送车为新增客户服务。这样,由在途智能体配送车根据其所在位置和剩余任务情况,结合动态客户需求进行分散调度,实现对动态客户合理有效的处理。然后,基于Android智能手机移动终端设计实现了该系统。利用百度地图SDK、GPS模块以及4G模块在系统中实现电子地图、客户数据管理以及信息通信等功能。将上述配送模型及相关算法与电子地图相结合,实现对配送方案进行线路导航。设计相应的人机交互界面可将各类动态客户需求输入系统,经相关算法处理后获得相应的解决方案,输出至电子地图上为配送员提供决策支持。在快递取送途中,系统实时监控配送中心发布的新增取件订单,收到新订单后,通过相关算法决策出取件代价值最小的在途配送车为新增客户提供服务。最后,以某快递公司重庆分公司的一个末端配送点为研究对象。通过对该系统进行测试,与该配送点原有配送模式进行对比分析,对该系统的性能进行验证。