配送是物流活动中直接与消费者相连的环节。配送成本占物流的各项成本的比例相当高。配送线路合理与否影响到配送速度、成本和效益，特别是多用户配送线路的确定是一项复杂的系统工程。因此，物流车辆路线问题(Vehicle Routing Problem，简记为VRP)成为国内外众多学者竞相研究的课题。 本论文的研究就是围绕物流车辆路线问题而展开的，论文全文包括绪论、三章主要内容以及结束语部分。绪论部分简单介绍了物流科学研究的背景、重要意义，指出了人们重视对物流科学研究的原因，引出了物流运输路线优化研究的重要性。第2章简要回顾国内外物流配送的研究现状后，提出了亟待解决的配送路线优化问题。第3章详细讨论了节约算法，并结合实例进行了研究，从而指出该方法存在的优缺点：同时分析了扫描法、禁忌搜索法用于配送路线优化时存在的不足。进而在第4章提出了用改进遗传算法求解该问题优化的方法。主要做了以下几点工作：(1)提出自然数编码的模式定理，为本课题采用的自然数编码提供理论基础；(2)分析客户数与种群规模的关系，合理选择种群的规模；(3)采取代间覆盖的群体更新方式，优化进化的种群质量，使种群逐步趋向全局最优；(4)提出类PMX的交叉算子，更好地遗传染色体的性能，减少对其产生的破坏性；(5)提出具有一定爬山能力的逆转换位算子，进一步提高群体的演化质量，加快最优解的求解速度；(6)结合实例，验证该算法的有效性，说明改进遗传算法具有良好的全局寻优性能，有效地避免了“早熟”收敛问题，是求解配送路线优化问题的有效算法。结束语部分通过对全文内容的归纳和总结，提出了进一步研究物流车辆路线问题优化的方向，并展望了物流科学的发展。 笔者希望通过对物流车辆路线问题的优化研究能给物流科学添砖加瓦，由于水平有限，也缺乏实际相关工作经验，文中的观点和理论肯定有诸多不足之处，恳请本领域内外的专家、教授、学者批评指正，笔者在此表示深深的谢意。