本发明涉及智能物流配送领域，更具体地，涉及一种基于相似度学习的智能文化基因物流配送方法。本方法包括以下步骤：上传货物数据，客户坐标，道路状态等数据到数据库；种群初始化；检查是否达到停止条件；在种群中轮盘赌选择两个个体进行交叉产生后代；计算当前个体的相似度；若该个体与种群中现有个体的相似度低于阈值，则对该个体进行启发式局部搜索；对种群中的个体进行排序，选出最优的个体等步骤；本发明采用相似度的概念，使得算法在迭代过程中，在一定程度上控制了群体的多样性，避免了种群过早收敛、陷入局部最优的情况，大大提升了种群的搜寻范围，使得种群把尽可能多的计算资源放在更具潜力的解上，提高了群体的寻优能力。