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。本文将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应用算法,并对其进行了详细的研究。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,结果表明,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;改进算法的得到的最优配送路线没有交叉,且完全形成回路,同时满足车辆满载率的限制,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,通过界面的形式为决策者提供合理的配送路径,实现了物流配送系统的自动化。