随着不断发展的经济和消费水平,公司和个人对农产品的需求越来越大和对农产品物流配送水平的要求也越来越高,这同时也给我国农产品物流配送带来了巨大的机遇和挑战。机遇主要体现在,国家提出的“互联网+”的概念以及对其的重视程度高,互联网和农产品配送相融合,推动了我国的农产品物流业的高速发展。但是伴随着发展的同时,农产品物流配送的挑战也日益凸显。首先,农产品物流配送体系中满足客户需求和客户所要求到达时间窗是衡量农产品物流配送服务水平的重要指标。其次,针对农产品自身的容易腐坏的特性,要求配送方必须在实际的配送过程中,如何既可以在满足各个客户需求的条件下,同时还能为整个配送过程节约时间和成本。最后,本文需要在建立农产品物流配送路径模型之后,选择一个合适并且高效的方法,用来解决农产品配送路径的优化选择,这也是农产品物流配送成功的重要因素。本文通过阅读大量国内外文献资料,对农产品、农产品物流配送和遗传算法基本理论进行了分析和阐述;然后在其理论基础上,对农产品物流配送模型和遗传算法进行优化研究;最后针对农产品物流配送模型特点,本文改进了传统的遗传算法。本文在设计改进遗传算法时,在编码阶段选择了整数编码,使得每一条染色体都同时包含客户点和路径这两方面的信息;在种群初始化阶段本文提出了一种可以减少不可行解产生概率的方法;在遗传算法的选择、交叉和变异过程中,对各个阶段的操作进行了改进。本文在实例验证过程中,采用了学术界在研究路径优化问题上常常使用到的Solomon数据库中的数据,并且结合本文所研究的农产品物流配送模型,在这些数据中加入了所缺少的数据,验证了本文所改进的遗传算法的有效性和合理性。