近几年来,我国医药行业发展迅速,逐渐进入了医药行业的繁荣时期,但是我国日益扩大的医药需求与滞后的医药物流体系存在着重大矛盾。本文以某地区的F公司为例开展研究,重点分析现阶段公司在药品配送过程中的现状和问题,并进行针对性分析,发现药品配送所选择的车辆路径大大影响配送的运输成本并且没有考虑客户的重要性差异,所以,本文重点研究公司在药品配送中的车辆路径优化问题,在考虑客户重要性的前提下,采用改进遗传算法为F公司提供药品配送车辆路径改进方案。主要研究如下:（1）通过对F公司的基本情况和配送现状进行调研,指出了目前F公司在药品配送过程中存在的一系列问题,主要包括有:车辆路径选择依靠主观经验,药品运转效率低,药品物流配送不成体系,药品配送时间的控制不到位,重要客户的服务质量没有得到保障。针对这些问题进行原因剖析,确定药品配送过程中的运输成本严重制约着公司的发展,而运输成本很大程度上取决于配送路径的选择,因此有必要针对药品配送车辆路径优化开展研究。（2）建立考虑客户重要性的F公司车辆路径优化分析数学模型。首先,将客户类型进行不同划分,选择医院的级别、药品需求量和时间紧迫性进行客户重要性的衡量,利用专家打分法进行权重的确定,将得到的重要程度与惩罚系数进行正比例对应,完成了客户重要性分类体系的建立。接下来,建立车辆路径优化的数学模型,对模型的假设、约束条件、参数、目标函数及相应的描述。在传统的车辆路径优化问题上,考虑到F公司车辆配送中的时间限制、车辆装载货物的容量限制等因素,增加时间窗及车辆装载容量、配送里程数等约束条件开展计算。最后,对路径优化的求解算法进行分析,选择遗传算法作为车辆路径优化模型求解方式,考虑到遗传算法局部搜索能力欠佳,结合爬山算子进行了改进,最终完成了F公司车辆路径优化数学模型的建立。（3）在对药品配送车辆路径的基础数据分析的基础上,首先通过经典遗传算法和改进遗传算法的求解结果对比,验证了改进遗传算法的优势,从而选择改进遗传算法对车辆路径进行优化求解,得到求解结果并分析,在对考虑客户重要性前后的求解结果进行分析中,发现考虑客户重要性前后的药品配送的总费用变化不大,但是却大大降低了惩罚成本,提高了公司物流服务的质量,最终为F公司药品配送车辆路径的优化提供了改进方案。最后,论文还提出一些保障措施对改进方案进行补充,以解决F公司现有存在的问题。总之,论文所提出的考虑客户价值导向的药品配送路径优化研究可以为普遍的药品配送公司的发展提供一个有效的参考。