在电商物流的发展驱动下,快递行业呈现设施完善化、高度信息化、快速响应、精细管理等特点,电商零售类的逆向物流获得了迅猛而持久的发展动力。但由于起点低,发展历程短,当前电商逆向物流仍存在许多有待改进优化之处。本文以逆向物流的"提质增效"为改进目标,采用模型化的优化手段,结合具体B2C电商公司的生产实际对其配送时效和服务质量的改善做出探索性研究。首先分析时效延误的问题,汇总现有延误车辆的原因后,归结为考虑拥堵延误的城市配送车辆取送一体的调度方案的改进。采用MATLAB深度加工拥堵历史数据,研究和总结拥堵产生的时间和地域分布特性,提出了按交通运行指数改进现有路由时效的方法,最终设计聚类与0-1规划相结合的算法,按照拥堵时效优化多配送中心的车辆调度方案,从而降低城市配送环节的拥堵延误,并提高车辆利用率。结合实际算例,采用MATLAB开展层次聚类,基于Lingo解聚类基础上的0-1规划问题,对比优化调整前后,延误改善情况较为明显。对于因服务质量造成客户投诉频繁的问题,从问题的起因分析业务场景的改进需求,在面向客户的感知最敏感的快递员取件环节,设计以各配送站为单位的快递员取件任务分派模型。综合评价快递员和待取件客户的可靠度和风险水平,在考虑现有路区划分的同时,指派信用评分高的快递员执行处于高优先级路区的客户取件任务,尽可能降低因公司快递员服务质量造成的货损货差定责问题以及服务态度投诉等问题的发生概率。在纠纷的定责问题上,以双方评分为依据作为责任判定参考。结合现有数据,设计AHP-灰色关联度的主客观综合评价法,用MATLAB的嵌套程序计算某配送站,并求出该派件模型下最优方案的综合得分,初步验证了模型的可行性和实用性。