现代物流技术在流通、服务和生产等领域得到了广泛的应用,并且成为我国提高经济效率,促进企业发展,加快经济调整的重要手段。选址_路径优化问题是现在物流业研究中的热点和核心,该优化问题涉及到的优化变量和约束条件较多,一般优化方法难以得到优化问题的最优解。本文以选址优化问题为研究对象,在构建该问题对应的双层优化模型之后,采用多种群遗传算法求解该问题,并且得到了该问题较好的解,本文研究的主要内容如下:首先,回顾了有关配送中心选址、车辆路径优化和选址-运输优化问题的相关文献的基础上,指出当前研究文献中提出的模型普遍存在较为简单,优化速度慢,难以找到问题的最优解等问题。其次,在研究选址-路径优化模型相关概念和理论的基础上,分析和总结该模型三类问题的不同问题模型以及对应的求解算法,求解步骤分析和总结该模型三类问题的不同问题模型以及对应的求解算法,求解步骤。再次,针对普通遗传优化算法存在的优化速度慢,难以寻找到问题最优解的问题,采用多种群算法改进遗传算法,提升其优化能力和搜索效率,并且采用仿真算法验证了该算法的搜索性能。最后,在论述了模型优化的总体思想的基础上,根据优化思想提出了基于多种群整数遗传算法的上层模型和下层模型优化求解思路,给出了一个包括供应商、物流中心和零售商的选址-路径优化问题,并且使用本文提出的模型和算法较好的解决了该问题,验证了本文提出模型的有效性。通过本文研究表明,多种群整数遗传算法优化能力强,搜索速度快,能够用于物流选址-路线优化问题,从而为该问题的求解提供了一个新的方法。