随着现代物流业的快速发展,物流信息量增长迅速、客户数量不固定且位置分布散乱等问题给物流企业管理和决策提出新的挑战。传统的企业物流配送系统不仅不能实现对客户和车辆的可视化管理,没有针对交通路况进行动态仿真,而且业务规划和配送分析等功能无法达到令人满意的效果,尤其在管理和存储海量数据等方面,传统的配送系统处理效率不高,且操作不够灵活,这就要求有一种新的物流配送系统的出现。　　 地理信息系统(GIS)具有良好的空间数据管理、检索、查询和空间分析等能力,以及卓越的地图显示能力。顾考虑将GIS技术应用到物流配送中来辅助解决路径规划问题,系统采用不同颜色的线形和符号来模拟交通规则及道路路况,并且高亮颜色渲染规划好的最佳路线。　　 针对目前物流配送系统存在的一系列问题,本文将GIS应用于物流配送系统中,对遗传算法求解VRP的方法及过程进行研究。由于遗传算法全局搜索能力强,但局部搜索能力弱,易出现“早熟”收敛等问题,影响解的质量。因此提出在遗传算法同化阶段,引入局部搜索能力强的爬山算子,采用改进的混合遗传算法来提高算法整体局部搜索能力。同时又深入研究遗传算法各步骤之间的协同关系。　　 本文针对基于GIS的VRP模型与传统VRP模型的区别,建立了考虑交通规则的GIS道路网络模型,并提出了基于改进混合遗传算法的物流配送线路优化模型,最后在GIS地理信息系统平台上设计并实现了GIS实效物流配送系统。　　 通过实验验证,该GIS实效物流配送系统与传统物流配送系统相比,大幅度降低了路线总花费,缩短了行车总距离,降低了配送成本。由于在配送前已设置好交通路况,因此求解的最佳路线都是实时可行的,极大程度上避免了最佳配送方案因交通道路问题无法执行的情况发生,极大的提高了物流企业的配送效率。