物流业的蓬勃发展为我国经济繁荣提供了稳固的基石,但随着“智慧物流”概念的提出,物流业面向信息化的转型出现巨大挑战。虽然我国物流业运力与投放能力逐年提升,但其面临的资源配置粗放、管理水平低下、成本高居不下等问题掣肘物流行业进一步发展,所以物流业数字化和信息化显得迫在眉睫。而运输业作为“物流闭环”中重要环节之一,对物流行业升级转型,物流方式融合发展非常重要。因此如何利用现有的计算机技术和信息技术,将传统物流行业信息化、规范化、便捷化,并提出可靠、高效的运输配送方案显得刻不容缓。针对物流业中运输问题,本文在分析了国内外研究现状综述的基础上,设计了一种基于蒙特卡洛相似度和遗传算法相结合的平衡/非平衡运输问题求解方法,分别采用了Prüfer数和矩阵两种编码方式,并在此基础上,设计了动态变异率和随机变异策略,引入了蒙特卡洛相似度接收的方式。最后从系统需求的角度出发,设计和开发了基于遗传算法的Web GIS运输配送系统。本文主要工作和成果如下:(1)在国内外研究现状综述的基础上,介绍了物流业中运输问题的研究背景和意义,介绍了遗传算法、蒙特卡洛、相似度等相关理论知识以及系统开发涉及的前端、后端、数据库存储和Web GIS等相关技术;(2)介绍了平衡运输问题和非平衡运输问题的数学模型和转化关系,并针对上述数学模型,提出了一种基于蒙特卡洛相似度的遗传算法。在所提算法基础上,引入了Prüfer数和矩阵两种编码方式;采用了动态变异率和随机变异策略,增强算法搜索能力,加快收敛速度;设计了蒙特卡洛相似度接收的方式,避免陷入局部最优解问题。最后,在杭州市实际路网上进行了算法测试,通过对算法收敛速度、适应度和最优解平均值等参数的比较,结果说明采用矩阵编码方式且引入蒙特卡洛相似度算子的遗传算法对运输问题的求解更有效;(3)对运输配送系统的信息需求、功能需求和性能需求进行分析,给出了系统总体架构、系统技术路线和系统整体结构设计,并对数据库表关系和表字段进行了详细设计。基于Arc GIS平台,结合上述算法,采用Vue.js、Bootstrap等前端框架和SSM等后端框架技术设计并实现了任务列表、任务创建、OD费用、配送方案、任务分析和个人中心六个功能模块的运输配送系统。最后运行测试结果表明系统能有效地降低配送成本,增加企业利润,提升企业效率。