随着地理信息产业的发展,越来越多的物流企业将GIS服务应用到物流业务上。云GIS是一种新兴的地理信息服务技术,将异构的GIS软硬件资源进行虚拟化整合,然后作为公共服务发布在云平台。用户可以根据自己的需求获取服务。这种服务模式有效的降低了使用GIS服务的成本,并且使用户获得GIS服务的途径更加简便。本文研究利用开源云技术OpenStack、GeoServer设计部署云GIS平台,并对物流配送中路径优化算法做了重点研究,在此基础上,使用Django框架和MySQL数据库结合,设计与实现了云GIS支持下的物流信息服务系统。主要研究内容与工作如下:(1)对物流配送路径模型的优化算法进行研究,提出利用蚁群算法和改进的克隆选择算法来解决VRP问题,通过局部变换参数提高了克隆选择算法的局部寻优,并进行了算法仿真实验。(2)综合考虑物流基础道路、物流用户节点的空间和属性信息的特征,设计物流信息管理系统的空间数据库,利用GIS技术构建了多条件约束下物流配送路径网络图。(3)利用开源云技术OpenStack和GeoServer设计部署云GIS平台,使用Python语言在Djangon框架下设计开发物流信息服务系统,实现了订单查询、车辆查询、地图浏览、物流配送路径推荐等功能。本文从物流企业对GIS服务的实际需求出发,利用云计算技术和GIS技术研究物流信息在云GIS中的服务模式及配送路径优化,旨在为在物流业的全面信息化和降低成本上做出有益尝试。