随着移动支付和电子商务以及互联网的迅速发展，零售行业经过变革后出现了线上线下相融合的新零售业态
与传统的O2O电商当日下单隔日配送不同，即时零售采用“线上线下融合”模式提供零售到家的即时物流配送服务。在即时零售的条件下，线下零售实体店转变成为集线上商品物流仓库、线下体验店和销售实体于一体的线上线下复合零售店。即时零售企业履行订单流程由平台、商店、物流配送和客户四个主体部分组成。由平台提供的即时配送物流结合入驻平台拥有配送能力的商店共同提供即时零售服务。即时零售企业履行订单的流程为：客户通过客户端选购商品下达订单并选择订单交付方式与时间。平台接收订单后立即处理订单，将订单中的子订单进行分类处理，对于分配到同一商店的子订单，在对子订单合并后，将订单分派至对应商店，对分配到不同商店的子订单则是以商店为单位进行合并。商店接收到订单任务后在规定的时间内完成分拣，并复核订单中的商品，然后根据商品要求的保存方式打包。最后，在子订单商品分拣打包完毕后，平台派遣物流配送人员将订单包裹即时配送至客户手中。
近年来，虽然各个即时零售企业通过增加物流配送人员的数量提升了履行即时物流配送的效率，但同时也增加了配送成本，挤压了企业的利润空间。此外，由于当前各个即时零售企业均以商店为单位派遣配送人员进行即时配送，易出现物流配送人员短缺的问题，也会导致一个客户的订单由两名及以上的配送员配送的情况，甚至出现单个订单配送总里程较高，而多个订单配送路径重复的情况，进而增加了平台的物流配送成本。
即时零售订单拆分与分配是即时零售企业即时物流配送的首要的流程环节，其结果决定即时零售订单的分拣包装、即时物流配送路径优化的效果，对物流配送成本有着直接的影响。由于即时零售订单拥有商品品类多、每种商品所需数量较小和易出现商品种类跨度大的特点，导致出现某些订单中的商品无法由单一商店提供的情况。故即时零售企业应根据即时零售订单中商品种类和数量、客户地理位置和实体商店的库存情况等信息，将订单内的商品与电子围栏内的实体商店进行匹配，需对订单进行拆分与调度。而后平台系统基于订单拆分的分配结果在保证科学性与时效性的前提下规划订单的即时物流配送路径。由于订单拆分与分配和即时物流配送路径优化是即时零售企业即时物流配送优化中两个重要环节，故需在即时零售订单拆分任务分配时就应考虑对即时物流配送环节的影响，解决即时零售企业即时物流配送路径优化问题中的订单拆分与分配问题和物流配送路径优化问题，从而得到最优即时配送路径方案。
对于即时零售企业的即时物流配送的优化思路如下：即时零售企业的平台系统依据订单中商品数量与品类进行订单拆分，若无需拆分，则由单商店发货。若订单需要拆分，则将每个即时零售订单利用最小集合覆盖思想的“最小拆单数”原则进行订单拆分与分配。即从平台上的商店中选出拥有此类商品的商店，从而形成初始的订单与商店的匹配关系，得到每个订单中的商品与商店的匹配结果。并依据匹配结果将匹配成功的商店纳入可履行此订单的商店集合，选取包含商店数量最少的一个或若干个商店集合，进而形成初始的订单拆分与分配结果。而后运用优化算法和物流配送模型根据订单拆分与分配结果进行即时配送优化，以最小化配送成本为目标选择最优的订单配送路径方案，根据最优的订单配送方案执行即时配送任务。
即时零售公司即时物流配送中的订单拆分与分配、配送路径规划两个核心环节具有耦合关系。因此即时物流配送需以总成本最小为目标，其主要包括派遣物流配送单位的固定成本、配送单位的路径成本、迟到送达的惩罚成本和配送载体未按预定订单的预定时间提前到达所产生的等待成本。基于该目标可以构建两个相互关联的数学模型，解决即时零售公司的即时物流配送路径优化问题。首先利用最小集合覆盖的思想构建即时零售订单的拆分模型，以求解订单拆分与分配问题，找到与每个即时零售订单相匹配的商店或包含最少数量商店的组合并建立待任务分配的商店集合，建立商店与商品的匹配关系。若出现多个商店集合均可选的情况，在待任务分配的商店集合中找到物流配送总成本最低的商店集合进行配送，构建即时物流配送路径模型，生成即时零售订单的匹配结果和配送路径，确定商店与商品的匹配关系，为后续运行算法迭代求解最优的配送路径奠定基础。
即时零售企业即时物流配送路径优化问题可以设置为两个阶段的任务，第一阶段为将即时零售订单进行拆分与分配，第二阶段为物流配送路径优化。首先利用最小集合覆盖的思想将可履行子订单的商店、商品的数量和类别进行相互匹配，寻得最少的商店覆盖每个即时零售订单，得到可执行订单任务的商店集合和商店需执行订单的集合，并将匹配的结果作为后续即时配送路径优化的初始解的范围。然后优化即时零售订单的子订单的配送路径，对第一阶段的匹配结果引入时差插入启发式算法和蚁群算法求解，以最小化物流配送成本为目标，对已生成的初始物流配送路径，选择先全局后局部的搜索策略找到当前最优解，通过算法的多次迭代最终求得最小物流配送成本的配送路径。
为了能够更清晰直白地对比优化结果，本文选取某即时零售企业沈阳地区的实际数据作为案例，根据该企业物流配送热力图选择日订单数量较多的区域的即时零售订单，对该企业即时零售订单进行处理并拆分匹配，将无需拆分的订单看作等待物流配送的单独需求点。选出该区域内即时零售订单信息作为实验数据，然后对所收集的数据进行仿真实验。通过将该企业的实际情况与模型中的目标进行对比，得出的仿真实验结果显示，即时物流配送路径优化模型与算法可以使企业在满足时间与成本约束条件下实现即时物流配送的最优路径。优化后的结果低于企业原本的即时物流配送成本和总里程。由此案例可验证即时物流配送路径优化模型与算法可行且有效，可为即时零售企业提供合理且高效的即时物流配送方案。
针对即时零售企业即时物流配送成本较高、高峰期间订单积压率较高和物流配送总里程较高的问题，本文通过分析即时零售企业即时物流配送现状与现存问题，提出以即时物流配送成本最低为目标，构建了即时物流配送路径优化模型，并提出了基于时差插入启发式算法和蚁群算法的求解算法，通过模拟仿真得到了最优的即时物流配送方案，为即时零售背景下即时物流配送路径选择提供了参考。
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