近年来,我国电子商务高速发展,末端配送问题受到越来越多学者的关注。随着人民生活水平不断提升,移动互联网技术快速发展,人们的消费方式发生重大转变,对物流配送的效率要求越来越高,且客户订单下达逐渐呈现随机性和实时动态的特点。但是现有的研究大多集中于静态订单下的车辆路径优化,存在物流路径规划不合理、配送时效性较低、配送成本高等问题。因此,在完成初始订单配送的同时,如何满足O2O末端配送过程中产生的动态订单需求,对配送车辆路径进行重新优化,提高配送时效,降低运行成本,是当前电商企业面临的现实问题。基于上述问题分析,本文首先针对静态订单车辆配送路径优化,从车载容量约束、时间窗等因素考虑,以最小化成本为目标,构建静态订单车辆配送模型,提出结合扫描算法和最近插入算法的SI启发式算法用于求解模型,通过仿真数据验证了静态订单车辆配送模型和SI算法的可行性。其次,针对动态订单车辆配送路径优化,建立了两阶段模型:第一阶段,基于静态订单配送模型,针对初始静态订单,规划初始车辆路径配送方案;第二阶段,根据动态订单出现的特点,采用基于时间轴的订单处理策略,以最小化插入成本为目标,构建动态订单车辆配送模型,并设计动态插入启发式算法求解模型,同时通过仿真数据验证动态订单配送模型和动态插入算法的可行性。最后,结合企业实际案例数据,针对初始静态订单,分别采用SI算法和最近插入算法规划车辆配送路径,对求解结果进行对比,表明SI算法的有效性;针对动态订单,通过对比采用两阶段动态订单配送模型和与静态订单配送模型规划的结果,验证了两阶段动态订单配送模型的有效性和优越性。该论文共有图16幅,表21个,参考文献72篇。