随着互联网经济的快速发展和人们生活节奏的提高,外卖已经成为人们习以为常的生活方式。除商家制作的质量和口味外,配送效率作为影响竞争优势的重要因素之一,约束着顾客对商家的选择以及O2O平台和商家的发展。在以前,外卖配送主要依靠商家或平台的自营配送,通常表现为商家或平台自行雇佣配送员进行专职配送,现阶段,O2O外卖的配送模式已经从双边市场下的商家或平台的自营物流配送逐渐发展为自营物流配送与众包配送相结合的配送模式,如何优化配送效率和顾客满意度仍然至关重要。本文首先介绍了众包环境下的O2O外卖业务配送模式。其次,在分析该配送模式的服务特点和配送要求的基础上,分别研究了均以距离成本和时间惩罚成本之和最小化为目标的带有单侧软时间窗的静态开放式外卖配送路径优化问题和动态开放式外卖路径优化问题。再次,在分析各经典启发式算法的优缺点基础之上选定了蚁群算法来解决该路径优化问题,并对该算法在寻优初期阶段存在收敛速度慢和易陷入局部最优两个典型问题做出相应的改进。改进蚁群算法在状态转移规则中添加下一步移动的潜在客户数量影响因子,同时将确定搜索机制与随机搜索机制结合,缩小蚂蚁搜索范围。最后,为了进一步验证改进蚁群算法的可行性,借助高德地图API接口(Application Programming Interface)获得各实际算例节点的经纬度信息,然后使用基于Java的eclipse 3.4软件根据经纬度数据计算各节点间的欧氏距离。改进蚁群算法与标准蚁群算法和标准粒子群算法的对比实验验证了改进思路的合理性,且求解结果显示该改进算法在求解速度和求解效率上有较大的提升,有助于解决众包环境下的外卖配送业务中现有的路径选择经验依赖性问题和随机性问题,为众包平台和配送人员提供路径规划和路径选择支持,实现提高配送效率和顾客满意度的目的。