随着近年来电子商务的飞速发展,消费者的网购体验越来越好,随之而来的是消费者对线下物流服务的要求也越来越多样化,其中对配送时间的个性化需求就是一个重要方面。面对日益增长的物流市场需求,电商企业及物流企业如何在现有交通基础设施条件下,通过更加合理的资源调配,在实现物流成本节约的基础上不断提高物流服务效率是亟待解决的问题。共享经济的出现为该问题带来了新的解决思路,在互联网共享平台上,供需双方可以通过即时产生劳务关系实现双赢,即双方通过共享物流车辆,配送中心可以通过信息共享平台实时调配自营物流车辆或附近的顾客车辆进行配送服务,其中顾客车辆可以通过共享平台实时接单增加收入,配送中心则可以在一定程度上实现成本节约。基于此,本文提出了一种在互联网共享平台下,既可以满足消费者对物流配送时间个性化需求,又可以通过合理调配顺风车配送来实现物流配送成本有效节约的新型车辆路径问题,即带时间约束的顺风车路径问题(VRPODT)。在这个问题中,配送中心可以自主调度自营配送车辆的同时,还可在共享平台上调配一些愿意为其提供配送服务的顺风车,其被配送中心调配的前提是能够获得一定的酬劳且其目的地与配送目标所在地的距离在其可接受范围之内。本文充分调研了国内外学者对相关问题的研究,梳理了车辆路径问题和粒子群算法的相关理论,分析VRPODT与一般车辆路径问题之间的异同点,针对VRPODT的特性,制定顺风车定价规则和灵活度规则,构建该问题的数学模型,并设计出符合模型约束条件的粒子群算法。为了检验算法的可行性和有效性,本文采用Matlab软件编写算法程序进行实际算例检验,并在相同数据规模和计算环境下,对带时间窗的车辆路径问题(VRPTW)进行求解对比。结果表明:粒子群算法是求解带时间约束的顺风车路径问题的一种有效方法;在合理的顺风车定价规则和灵活度规则下,VRPODT相比VRPTW可有效节省物流成本。本文的研究不仅是对传统VRP模型的拓展和深入,具有较大的理论意义,同时也为企业解决物流资源共享、节约物流成本等问题提供科学决策参考,具有较大的实践意义。