车辆路径问题在物流配送过程中十分重要,如何最大程度地满足客户需求、提高企业的市场竞争力是物流企业的核心目标。然而在现实生活中,造成客户临时变更其原有需求的突发事件有很多,且这种现象常常发生。其中,客户需求的变动包括配送服务时间窗的改变或需求量的改变。这种变化不仅难以预测,且随着我国电子商务的发展,客户需求变动的现象越来越常发生,这给物流配送增加了一定的难度。这时,尽管满足客户需求是物流企业期望达到的目标,但考虑到不同企业有不同的配送能力,以及客户需求变动将影响原有物流配送计划的执行,配送中心在重新规划物流配送路线时需要综合考虑整体扰动和顾客满意度等因素。因此,如何针对目前客户需求变动频率高、数量大等特征,高效地处理客户需求变动产生的扰动,尽可能降低对原有物流配送计划造成的影响,成为了研究物流配送车辆路径问题的重点和难点。干扰管理理论的思想是:尽可能多的降低因干扰事件生成的新配送计划对原计划造成的影响,它是合理解决干扰事件的方法论。基于干扰管理思想分时段对车辆路径方案进行调整是指:结合扰动客户数量大、需求变动频率高等特点,对配送任务期合理划分时段,对原有路径方案进行相应调整。本文针对物流配送过程中,因客户需求变动过于频繁对同时送取货车辆路径方案造成的干扰问题,首先从配送成本和服务时间两方面,对影响车辆路径方案的干扰事件进行干扰辨识,然后根据干扰识别结果对其进行科学的扰动度量,为解决客户需求变动的同时送取货车辆路径问题提供量化解决基础;其次结合客户需求变动的频繁程度及特征,按不等份原则将配送任务期合理的划分为若干个时段,以各时段干扰事件对原方案造成影响所产生的广义总费用最小为目标,构建了同时送取货车辆路径问题的分时段干扰管理模型,设计了基于改进遗传和禁忌搜索的求解算法;最后随机抽取两组Solomon标准数据库中的算例,赋予每组算例不同的客户数量及扰动客户数量,验证了客户数量及扰动客户数量的不同对算例结果的影响,同时将本文方案与实时干扰管理、新派车辆和全局重调度方案相对比,验证了本文方案的有效性。本文研究的客户需求变动的VRPSDP分时段干扰管理问题,在兼顾客户配送服务时间以及配送成本的基础上,考虑了当前电子商务快速发展客户需求频繁变动的实际情况,研究成果不仅丰富和完善了干扰管理方法在VRPSDP中的应用,同时也为解决物流配送的干扰管理问题进行了有益的探索。