互联网与餐饮业的融合改变了人们传统的消费方式,专业的第三方服务平台相继涌现整合社会资源,为餐饮店提供在线订单拾取和交付服务。这种线上下单支付、线下配送取餐的便捷式服务不断受到越来越多人的青睐,刺激了在线餐饮行业市场规模的迅速扩大。受顾客需求不确定性强、配送即时性要求高等特征的影响,在线餐饮配送延迟交付率高、固定投资成本高、资源有效利用率低等问题日渐显著,因此本文对在线餐饮外卖订单配送问题展开研究。首先,本文针对由于在线餐饮订单量激增及订单到达非均匀分布导致的调度不合理与资源浪费等问题,提出顾客提前下单与动态实时下单相结合的混合下单模式。考虑在线餐饮订单配送优化具有的动态VRP和多回程VRP属性,以最小化配送成本为目标,建立带有软时间窗的整数规划模型,并设计基于插入算法和2-opt邻域搜索的混合启发式算法求解模型。提出两种顾客提前下单形式,通过算例,分析提前下单顾客比例、顾客提前下单时长等因素变化对配送成本的影响。结果表明,单个因素的增加会降低配送成本:当两者同时增加到一定程度时,因系统达到饱和反而会使配送成本开始增加。之后,本文在混合下单模式对在线餐饮订单配送优化有效性的研究基础上,提出通过补偿机制达到激励顾客提前下单的目的。以最小化订单交付的总成本为目标,构建基于补偿机制的在线餐饮外卖订单配送优化模型,并针对两种不同的提前下单形式提出两种相应的补偿策略。通过算例,分析补偿额、提前下单顾客比例、顾客提前下单时长等因素变化对总成本的影响。结果表明,补偿机制的效力是有限的;同时,受各项因素间相互作用的影响,不同补偿策略下的补偿额应与提前下单顾客比例、顾客提前下单时长相适应,才能达到降低总成本的效果。本文的研究成果主要为第三方服务平台提供新的决策思路,有利于提高订单即时交付率和配送资源的有效利用率,有助于降低服务成本。