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遗传算（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律演化而来的随机化搜索方法，已经成功运用在很多大规模的组合优化问题中。利用如今流行的并行计算机系统，对遗传算法进行并行化，可解决标准遗传算法的速度瓶颈问题。本文在MPI并行环境下，用C＋＋语言实现了粗粒度模型的并行遗传算法。结合并行遗传算法的特点，提出了解决物流配送路线优化的策略以及给出相应的算法过程，并进行了有效验证。通过研究结果表明，与传统遗传算法相比，并行遗传算法提高了运算速度，降低了平均开销时间并且最小总路径值更理想。