外卖配送算法的优化是一个复杂且多维度的问题，涉及到订单分配、路径规划、时间管理等多个方面。以下是一些关键的优化策略和建议：

建立多目标优化模型

综合考虑多个目标：在优化算法中不仅考虑订单履行时间、平台利润和骑手服务质量等常用目标，还应增加骑手等待时间和骑手空驶距离等目标。这样可以更全面地平衡各方利益，提高整体效率。

动态调整权重：根据实时数据和场景变化，动态调整各目标的权重，以适应不同的配送需求和环境。

优化路径规划

使用高效的启发式算法：如Two-Stage Fast Heuristic (TSFH) 算法，该算法包括初始化得到一个初始可行解和对初始解进行邻域搜索两个阶段，可以在较短时间内得到较优的配送路径。

考虑地理信息：通过分层聚类的方法将取送点聚类为不同的集群，减少无效插入，提高贪婪插入初始化的速度。

提升算法时效性

快速响应机制：由于路径规划是在线算法的一部分，需要在极短时间内得到结果（毫秒级），因此应确保算法具有高效的计算性能。

并行处理：利用现代计算机的多核处理能力，对大量订单和骑手进行并行匹配和路径规划，提高处理速度。

引入机器学习技术

单量预测与动态定价：通过机器学习模型预测订单量，并根据供需关系动态调整配送费，以平衡成本和收益。

路径优化与决策：利用机器学习算法不断学习和优化配送路径，根据历史数据和实时反馈调整配送策略。

优化订单分配

实时匹配与指派：在用户下单时，系统应根据骑手的位置、订单的紧急程度、交通状况等因素进行实时匹配和指派。

考虑用户体验：在分配订单时，应优先考虑用户体验，如尽量将订单分配给顺路的骑手、避免长时间等待等。

加强基础设施建设

大数据平台：建立和维护一个强大的大数据平台，用于收集、存储和分析配送相关的各种数据，为算法优化提供支持。

机器学习平台：搭建机器学习平台，方便对各种模型进行训练和学习，不断提高算法的准确性和效率。

持续迭代与优化

收集反馈与改进：定期收集用户、骑手和商家的反馈意见，对算法进行持续迭代和优化。

关注新技术发展：密切关注人工智能、大数据等领域的发展动态，及时将新技术应用于外卖配送算法的优化中。

综上所述，优化外卖配送算法需要综合考虑多个方面因素并采用多种技术和方法。通过建立多目标优化模型、优化路径规划、提升算法时效性、引入机器学习技术、优化订单分配以及加强基础设施建设等措施可以有效提高外卖配送的效率和质量。