随着市场经济的发展和物流专业化水平的提高，物流配送业得到了迅速发展。在物流作业过程中，大量的运筹和决策问题需要解决，物流配送车辆路径优化问题就是期待解决的问题之一。在物流配送业务中，配送车辆路径优化问题的涉及面较广，需要考虑的因素较多，对企业提高服务质量、降低物流成本、增加经济效益的影响也较大。在现实生产和生活中，邮政投递问题、公共汽车调度问题、电力调度问题、管道铺设问题、计算机网络拓扑设计问题等都可以抽象为物流配送车辆路径优化问题。 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都很复杂，都具有NP难性质。因此，本文将物流配送车辆路径优化问题作为研究对象，具有一定的理论和现实意义。物流配送车辆路径优化问题作为一个NP难题，随着客户数量的增加，可选的配送路径方案数量将以指数速度急剧增长。因此，用启发式算法求解该问题就成为人们研究的一个重要方向。本文在分析车辆路径问题(VRP)现有启发式算法的基础上，建立了考虑路线安排的物流配送方案模型，并提出了求解该问题的一种自适应遗传算法。最后应用C语言编程进行模拟计算，结果表明改进的遗传算法明显增强了群体演化的质量，提高了算法的收敛速度，求得了问题的优良解。