云计算是一种以互联网为基础的计算方式，它能够提供按需的网络访问，以获取共享的资源池，这些资源可以是网络、服务器、存储设备、应用程序和服务等。这种模式下用户无需对物理服务器进行直接管理，而是通过互联网访问所需的计算资源。
物流配送是物流过程中的重要环节，它直接关系到商品是否能够准时送达收货人手中。为了提高效率和降低成本，物流配送调度算法的研究显得尤为重要。云计算环境下物流配送调度的算法研究，旨在利用云计算的强大数据处理能力和快速响应能力，对物流配送过程进行优化。
在物流资源调度方面，影响因素主要包括车辆数量的确定、配送人员的分配、订单的分割、配送路线的合理规划以及对客户需求响应的时间等。如何合理规划这些因素是降低物流成本的关键。例如，在物流配送过程中，大型订单应优先考虑，小订单则可以集中处理。此外，配送区域的划分、配送时间的确定和车辆路线的安排也需要周密考虑，以确保配送的高效性和满足客户的需求。
在云计算下的物流调度部分，其核心优势在于能够处理海量数据，实现快速响应，并提供性价比高的服务。通过云计算平台，物流企业可以实现资源的共享与优化配置，从而降低运营成本并提高服务质量。云计算环境下物流调度的实施，使得复杂的配送和调度算法能够在较短的时间内得到处理结果，帮助企业及时响应客户需求，并在满足服务水平协议的前提下最小化配送成本。
改进的遗传算法被用来优化配送车辆的调度问题。遗传算法是启发式搜索算法，它模仿生物进化论中的自然选择和遗传学机制，用于解决优化和搜索问题。在物流配送调度中，车辆调度模型的建立要遵循特定的规则，如车辆行走路线的确定、分支路径的构造、配送车辆不超载以及配送时间的限制等。在这些规则指导下，通过遗传算法的优化，可以在满足客户需求的基础上，以最小的成本完成配送任务。
本文通过仿真实验验证了所提算法的可行性和优越性。仿真实验是在模拟的云计算环境中进行的，实验结果表明，相比于传统方法，改进的遗传算法在处理复杂物流调度问题时不仅效率更高，而且成本更低。
作者包琼雪来自温州职业技术学院工商管理系，她的研究方向包括企业管理、物流管理等。该研究为物流配送方案提供了理论依据和算法支持，对于物流行业在云计算平台上的资源调度和优化具有重要的参考价值。通过对物流资源调度模型和配送车辆调度模型的研究，本论文为物流企业提供了科学、合理的解决方案，有助于企业在激烈的市场竞争中保持优势。
