近年来,随着国民经济的飞速发展,物流产业的地位越来越突出,规模也快速扩张。与此同时,物流产业的集中度、运营效率也急需进一步提升,但运输成本居高不下一直是物流业的痛点。作为物流活动的主要环节,配送也成为众多学者研究的重要突破点。其中,运输车辆的路径规划问题是物流配送的最重要的一面,车辆路径是否合理直接影响到配送的速度、成本和效益。近年来,研究者提出了各种智能算法用于解决流配送中的运输车辆路径规划问题。其中,遗传算法是解决车辆路径规划问题的有效途径。传统的遗传算法在解决车辆路径规划问题时,会产生二进制编码串过于冗长、计算机的运算过程过于复杂、精度难以提高、算法经常陷入局部最优等问题,尤其是算法过早收敛、陷入局部最优的问题,对问题的求解带来严重的影响。因此,本文从算法过早收敛的问题出发,寻求遗传算法的改进措施,并用于解决相较普通的车辆路径问题通用性更强的带时间窗车辆路径规划问题。本文首先概述了车辆路径问题的基本理论如定义、组成和分类,建立了带时间窗的车辆路径问题的模型并详细界定了模型参数。并介绍了车辆路径问题的几种常用的研究算法的原理与优缺点。其次,详细介绍了传统遗传算法的基本思想、基本概念与基本步骤。重点介绍了常用的选择算子、交叉算子、变异算子的原理,为下一章的改进算法奠定基础。最后,针对带时间窗的车辆路径问题,对传统自适应遗传算法提出了一系列的改进措施。采用考虑群体相关性、个体浓度与个体适应度的自适应选择、交叉、变异算子,不仅增强了收敛速度,而且提高了群体多样性,增强全局搜索的能力。通过对比改进的自适应遗传算法与传统自适应遗传算法对带时间窗车辆路径规划问题的仿真结果,验证了改进遗传算法在解决配送路径优化问题的优越性。