随着社会主义市场经济的发展,作为“第三利润源泉”的物流对经济活动的影响日益明显,越来越引起了人们的重视,成为当前“最重要的竞争领域”,未来的市场竞争,物流将起着举足轻重的作用。物流车辆优化调度,是物流配送中的关键环节。对货运车辆进行优化调度,可以提高物流经济效益,实现物流科学化。对物流车辆调度理论与方法进行研究,是开发智能配送系统的基础。遗传算法是一种基于生物进化机制的全局性概率搜索算法,适合于求解大规模的优化问题。经过三十多年的开发研究和运用实践,遗传算法已显示出了解决复杂系统优化问题的良好能力,特别是对一些NP问题的求解,更表现出了优异的性能。本文在对国内外物流配送车辆调度现状及其实现技术对比的基础上,结合VRP(Vehicle Routing Problem)问题模型,利用遗传算法在全局搜索方面的优势把遗传算法引入到解决物流车辆调度问题中用来解决车辆路径问题,取得了良好的效果。为了克服基本遗传算法易“早熟”的缺点和提高最优解的质量和缩短搜索时间,本文又引入了遗传算法并行化思想。并在此理论研究的基础之上,结合面向对象的系统分析和设计方法,设计并开发出了基于并行遗传算法的智能配送系统,并进行了实验测试,实验结果证明该系统能及时有效的完成物流配送中心的智能配送工作,能满足物流配送中心的需求。该系统对提升中小型物流企业在市场中的竞争能力具有不可低估的作用。