随着全球经济一体化进程的不断发展和信息技术的日新月异,跨境电子商务发展迅速。相对于发达国家而言,我国物流业比较落后,现有的物流配送模式跟不上业务发展需要。近几年,海外仓的出现成为促进跨境电子商务快速发展的一大推手,其适用范围极广,而且海外仓的大量使用可摊薄企业物流成本。但是,海外仓建设的主要问题是租用或自建海外仓成本较高,容易产生货品积压,这对企业货品需求预测和对海外仓的选址决策都提出了更高的要求。本文以中国跨境电子商务企业为研究对象,根据海外仓的实际建设需求,从市场需求等角度考虑,在国内外选址研究的基础上,考虑海外仓建设费用,因是否建设海外仓而产生的运输方式不同引起的运输成本的差异,空间运输距离,超出顾客要求的时间而产生的时间惩罚成本等因素,建立考虑时间惩罚成本的海外仓选址模型。再从实际出发,因海外仓跨库运输涉及关税成本问题,因此在考虑时间惩罚成本的基础上,加上考虑关税的影响,最终建立考虑时间惩罚成本和关税成本的数学模型。通过对模型特点进行分析,运用遗传算法、粒子群算法和遗传粒子群混合算法对目标函数进行求解,用MATLAB软件得以实现。最后,通过案例仿真证明模型是有效可行的。从成本效率、时间效率和稳定性三方面对遗传算法、粒子群算法和遗传粒子群混合算法的运算结果作对比,可得遗传粒子群混合算法运算效果比前两种算法要好,能更有效降低企业成本。本文的创新点是根据跨境电商海外仓的建设要求,从实际出发考虑时间惩罚成本和关税成本建立数学模型,并通过设计遗传算法、粒子群算法和遗传粒子群混合算法对模型进行求解,通过对比证明遗传粒子群混合算法更优。从而为跨境电子商务企业建设海外仓提供科学的方法和依据,提高企业运营效率和竞争力,促进国际经济贸易的发展。