随着人们对健康的关注度越来越高以及老龄化程度的加深,我国对药品的需求量也在不断增加,更加体现出药品物流配送重要性。但是,我国的药品物流配送起步较晚,配送路径不合理,配送成本过高,制约了我国药品物流行业的发展。药品配送过程中的路径优化环节越来越受到重视,制定科学的配送路径,研究药品物流配送路径优化有利于药品物流行业以及医药产业链的发展。本文以H公司为研究对象,探讨了该公司的药品物流配送存在的问题,构建物流配送路径优化模型,运用改进的遗传算法对模型进行求解,最终得到了物流配送路径优化的方案。首先,从当前我国药品物流的大背景以及国内外研究现状出发,论述了本文的研究意义。其次,针对H公司的实际情况,对该公司药品物流配送进行分析,得出该公司在药品配送路径方面存在问题的主要原因是配送药品的路径规划不合理。接着,对该公司药品物流的问题展开了分析,确定了物流路径优化的目标。构建了以配送总成本最小为目标的函数,分别针对普通药品和冷链药品构建不同时间窗约束的配送路径优化模型。对普通药品的物流配送路径优化模型是软时间窗约束;针对冷链药品构建的配送路径优化模型是单边软时间窗约束,均运用改进后的遗传算法求解,能够避免局部收敛,具有一定的可操作性。最后,对H公司药品配送路径优化模型进行求解,得出了新的配送路径,对优化后的路径和原始路径展开分析。研究表明:优化后的H公司药品物流配送在配送时间、配送里程、配送总成本、车辆装载率等方面均有明显的改善,提高了该公司的运营效率,取得了良好的经济效益,证明了该方法的有效性。该论文有图15幅,表11个,参考论文50篇。