随着电子商务的快速发展和“互联网+”的强力推进,电子商务正在成为未来交易的工具,改变着人们的消费方式。伴随电子商务的繁荣,物流也得到了加速发展,尤其O2O等电子商务新模式的兴起,对物流配送提出了更高的要求,而配送中心选址时物流配送是重要环节。因此,如何对电子商务物流配送中心选址进行决策,建立一套高效快速响应的物流配送系统对电子商务的发展有着非常重要的影响,也具有重要的实用价值和现实意义。本文立足于智能优化算法,能以更低成本、更准确、更快速的方式找到最优结果的智能优化算法受到越来越多的关注。因此,探寻有效的最优化方法颇为重要。布谷鸟算法是模拟大自然中布谷鸟繁育行为的一种启发式算法,本文采用改进布谷鸟算法求解基于电子商务指数的配送中心选址问题,主要进行了以下工作:首先,对启发式布谷鸟算法进行了改进,针对布谷鸟算法在求解最优化问题中存在的收敛度不高和收敛速度较慢的问题,在莱维飞行进行全局搜索的基础上引入动态惯性策略中的随机惯性权重进行改进,有效的平衡了全局和局部搜索之间的关系,避免陷入局部最优值。通过测试函数进行性能验证,与其他算法进行比较,结果表明改进布谷鸟算法在求解函数优化问题上所用时间更短,准确性更好。其次,采用改进的布谷鸟算法求解多个选址算例,实验结果表明改进布谷鸟算法的求解选址算例的结果优于粒子群算法和引力搜索算法,具有更好的收敛性和优化能力。电子商务指数在一定程度上反应这一地区的电子商务的发展潜力,从而也反应其物流配送的需求量和承载量,本文将电子商务指数作为权值引入选址模型,采用改进布谷鸟算法求解基于电子商务发展指数的配送中心选址问题,并以河南省为例进行建模求解。为电子商务物流配送中心选址问题提供了一种新的解决思路。