随着互联网技术的日渐成熟,电商行业发展越来越快,电商的发展又离不开物流的发展。物流配送技术对物流公司发展起到了巨大作用,物流公司为在竞争中取得优势,不少采用了越库技术以降低物流配送成本。越库技术是货车到达越库中心后,分配货车停靠仓门顺序,货物经卸载、分拣挑选后出库的一个过程。在研究越库中,货车接收货物入库和货车出库配送过程又是必不可少的一部分,因此研究货车运输路径,也成为越库的研究内容。现如今客户的需求种类越来越多,为了满足客户的高要求,对货车的配送过程也越来越复杂、越来越多样化。选择配送货车的数量、何种配送路径、是越库配送过程中控制配送成本的一种重要手段。针对越库货车调度及路线优化问题,本文以运作总成本最小化为目标函数,构建数学模型,把仓门分配约束、车辆路线约束、货车负载约束作为主要约束条件,设计改进遗传算法来进行求解,将求解得到的货车仓门分配和车辆运输路线结果绘制成表格进行分析与比较。为了避免遗传算法的过快收敛,在算法设计上,构造出一种新的交叉方式,能够更好保留染色体上的基因,将保留的遗传基因传给下一代。在求解过程中供应商和客户的实际地理位置及数量已知且确定、货物种类为4、货车载货量为110。设置了三种不同问题规模,提出了两种求解方案,分别得出货车分配仓门的顺序及货车运输路线。通过比较发现,虽然对于问题规模1来说,两种方案的结果相同,但是对于问题规模2和3,方案1的车辆运输费用比方案2分别减少了32%、24%,运输时间分别减少了7%、12%。本文研究基于改进遗传算法的越库调度与路径优化问题,所建立的数学模型和优化算法,可以通过开发,设计成车辆凋度管理系统,为实际越库中心运作提供支持。