互联网的技术飞速发展带动了以淘宝、京东为代表的电商企业不断壮大。同时电商企业拉动了其下游的物流行业,以顺丰速运为代表的物流公司业务急剧增长,给快递服务带来了极大的压力,导致其无法满足客户的要求。身处一线的快递员工作方式与工作效率的提高能够改善现有问题,所以为快递员提供一个集信息采集、信息处理、信息分析为一体的手机应用十分必要,在快递员派件的过程中起到辅助决策的功能。论文首先总结了手持终端的局限性,手机应用及其功能的缺乏性,并对系统开发相关的基础知识进行了梳理;结合快递员派件现状,统计手机应用市场上主流的快递员派件软件,针对不足之处提出了系统开发的功能需求与数据需求。其次在Android系统下进行详细的功能设计,突出了系统的地图可视化、多目的地路径规划与导航、数据统计分析功能;综合考虑快递包裹重量与路径距离,提出多目的地路径规划最小耗能模型,并对其算法做了详细介绍;将快递员工作量与天气状况建立相关关系,提出了能够预测快递员工作量的含定性变量的二次曲线多元回归分析模型。最后在Android手机中测试了各个功能模块,确保系统正确运行;测试最小耗能路径规划算法,并与人工经验路径、最短距离路径比较,无论从单个数据还是总体数据来说,最小耗能路径的性能最优,并且随着派件地址的增加,性能提高效果更加明显;对回归模型中的参数进行估计,拟合优度为0.992,模型的标准差为5.023个包裹数量,在模型通过各种验证后用于预测,短期预测结果90%满足限差要求。