本文以国内外对运输路径问题的现有研究成果以及各企业实践经验为基础,对汽车零部件入厂物流循环取货的路径规划这一关键问题进行了系统、全面的研究。以循环取货的运输方式供应零部件,不但可以有效的降低运输成本、减少供应商的占用资金,还可以在有效控制库存的情况下,保证零部件的生产供应,更好的满足JIT供应的需要。基于我国的实际情况,如何有效的结合循环取货运输模式,降低汽车制造企业供应物流的成本,促进汽车制造企业JIT生产的实现,更好地推动我国供应物流的发展,已经成为一项具有重要意义的研究。本文结合国内外研究现状和循环取货方式的应用现状,对循环取货这一优化物流网络的运作原理、优缺点和运作方法进行了分析和研究。高质量的路径优化设计能够有效的控制高频次、小批量取货的费用,大大的降低物流成本。但是国内对于这种高频次的路径优化的研究还十分有限,本文结合循环取货这一运输方式的特征,以各汽车入厂物流的实际状况为基础,构建了针对循环取货路径规划问题的数学模型,在传统路径规划问题的基础上设置了最大占用库存的限制,进而排定取货路径和取货频次,使之更加适合实际的生产情况。本文进一步设计了针对循环取货路径规划模型求解的遗传算法,同时运用数值例子证明了遗传算法应用在循环取货路径问题中具有良好的寻优性。进而,本文利用实际案例中汽车制造企业的数据进行测试,将算法的求解结果与经验排定的结果相比较,结果证明了本文算法在求解循环取货路径规划问题上的优越性能。本文希望可以通过此次研究为我国汽车行业入厂物流的发展助力,为汽车制造企业循环取货的实施提供有价值的建议。