在物流配送领域,如何快速、准确的获得用户信息并及时开展业务,高效、合理的完成配送服务,成为决定物流企业市场竞争力的重要因素。其中优化的车辆路径选择方案是改善物流配送现状的一个重要突破口。因此本文将基于遗传算法的优化路径选择策略应用于物流配送管理系统中,研究如何选取合适的运输路线,以加快对客户需求的响应速度,提高服务质量,降低运营成本。首先,本文简要介绍了物流配送的基本概念,然后对目前可用于路径优化问题的多种优化算法进行了对比,分析了各种算法在用于物流配送路径选择问题中的优缺点,最终确定遗传算法作为本文的研究算法,并对其进行了详细的研究。然后,详细介绍了物流配送管理系统的设计与实现。论文针对基于B/S模式的物流管理系统作了需求分析,给出了系统设计功能模型和数据库的逻辑设计及物理设计。在系统总体设计之后,重点介绍了系统关键功能的实现。前台管理功能主要包括各类信息发布、及信息查看、修改、删除等功能;后台管理功能主要包括对车辆、物流、货物及会员信息管理等功能。本文采用JSP技术作为开发工具,使用SQL Server数据库作为存储数据库,来实现物流配送管理系统的功能。最后,本文阐述了车辆路径问题(VRP)的一种改进遗传算法的设计与实现,并将该算法成功应用到物流配送管理系统模块中,实现物流配送路径选择的自动化。通过对车辆路径问题的深入分析,针对遗传算法中“种群多样性”和“选择压力”两个最重要因素,对“选择算子”和“变异算子”进行了改进。并和一般的遗传算法进行了比较,通过计算结果证明:(1)在算法性能方面:改进的算法收敛速度较快,所求得的最优解质量较高,且计算结果稳定;(2)在车辆配送路径方面:改进算法的得到四条最优配送路线,并且四条线路没有交叉,完全形成回路,又同时满足车辆满载率的限制,而一般的遗传算法得到5条配送路线,最低装载量仅为3.1,并不能达到车辆相应的满载率,因此,改进的遗传算法明显优于传统的遗传算法。最后开发了一个配送决策子系统,该系统封装了改进的遗传算法,同过界面的形式为决策者提供合理的配送路径,是现了物流配送系统的自动化。