随着经济的飞速发展,“三农”问题仍然被看作是国家建设的重点,提高农村经济的竞争力,加大调整农村产业结构,是现代农业的发展方向。因此,研究我国农产品物流产业的发展,为实现农业发展,农民增收、农村繁荣具有不可磨灭的作用。在重视“三农”问题解决的过程中,农产品配送在物流中的地位越来越突出。但是时至今日,我国在配送环节仍然存在着很多问题,如分销渠道杂乱无章、配送所需要的基本费用大、配送途中损失严重、交货时间长、经营和送货模式老套等问题,这些潜在性的问题阻碍我国农产品物流业的发展步伐,使其无法满足市场的需求。所以,需要使用现代科学技术和方法使农产品物流在配送效率方面更上一个台阶。本文采用混合遗传算法和禁忌搜索算法机制的文化基因算法对农产品物流中的配送环节进行优化,将农产品物流配送问题转化为VRPTM问题。首先论文总结性分析了农产品物流配送、VRPTM问题以及Memetic算法在国外国内的研究进展与应用现状;其次对本论文完成所需要应用到的知识进行详细的介绍,包括车辆路径问题、时间窗、遗传算法、禁忌搜索算法以及Memetic算法,并依据农产品物流配送的特点构建了以配送所需要的总成本最低为优化目标的农产品物流车辆路径优化模型;最后,也是本文的研究重点,根据建立的数学优化模型对文化基因算法进行了设计,包括编码方式、遗传算子以及局部搜索等,为了验证本文设计的算法的正确性,以长春市万通农产品物流配送中心为案例进行了仿真实验,并结合MATLAB软件进行了编程,以同样的参数设置计算出遗传算法和文化基因算法的最优配送路径方案和最小配送成本(即最优目标函数值),并对结果进行了对比分析,表明文化基因算法在农产品物流配送方面的优化相对于遗传算法来说有更强的寻优能力。