随着信息技术的飞速发展，电子商务正越来越受到世界各国的关注，并已成为21世纪经济新的增长点。随着电子商务的进一步推广与应用，物流的重要性对其影响日益明显，物流配送时间过长、成本过高已成为目前制约我国开展电子商务的“瓶颈”。论文研究的目的就在于探索物流配送优化的理论和方法，降低物流成本、优化社会库存配置、提高服务质量，从而提高企业的经济效益及社会效益，保障电子商务物流系统以适当的规模和速度健康发展。 物流配送是一项复杂的系统工程，其中许多优化问题所建立的模型和算法复杂，大都具有NP难性质。论文首先介绍了选题背景及意义，阐述了电子商务和物流的关系，提出了建设我国电子商务物流配送体系的构想；然后，对物流配送优化中的两个典型问题——配送中心选址和车辆路径优化进行了理论分析，在一定的假设前提下建立了数学模型，并简单介绍了具有全局随机搜索能力的解决问题的工具——遗传算法；最后，将基本遗传算法在选择、交叉、变异等操作方面进行了一系列改进，将其用于对物流配送优化问题做一些探索性的工作，进行有益的尝试和分析。为了检验所提出的改进遗传算法是否有效，编制了CSGA.C和VRPGA.C源程序，并用两个程序对实际问题进行了实证分析。 通过实证分析的结果可以看出，采用所提出的改进遗传算法能够大大提高整个算法的收敛速度，从而提供了一条解决与之相关优化问题的有效途径。