随着中国物流行业的蓬勃发展,物流在不断凸显其对我国经济发展的基础性作用的同时也带来了巨大的挑战。在当前物流行业的粗放发展模式下,物流成本过高的问题已经成为物流行业优势转化过程中的重要瓶颈问题。同时对于如今的物流企业而言,如何有效降低物流成本已经成为企业发展至关重要的战略决策。而车辆路径优化作为企业物流体系转型升级的重要环节之一,对提高物流配送效率、降低物流配送成本都起着至关重要的作用。因此为进一步支撑供应链物流配送全链路高效流通,提出可靠、完善的车辆路径优化方案已经迫在眉睫。本文在分析了国内外车辆路径优化问题研究现状综述的基础上,首先建立了满足约束的带时间窗的车辆路径问题(Vehicle Routing Problem with Time Windows,VRPTW)数学模型,其次设计了一种基于蚁群系统和局部增强搜索策略的蚁群算法求解该模型,并通过测试数据集检验了算法的可行性和有效性。最后结合WebGIS技术设计并开发了一套基于蚁群算法的车辆路径优化系统。本文的主要工作和成果如下:(1)在国内外研究现状综述的基础上,介绍了物流配送和车辆路径问题的研究背景和意义;介绍了车辆路径问题、求解该问题算法的相关理论知识以及系统开发涉及到的前后端、数据库技术。(2)针对带时间窗的车辆路径问题,建立了满足实际路网静态约束以及配送时间窗约束的VRPTW数学模型,引入了动态更新信息素挥发以及转移规则参数策略,设计了一种基于蚁群系统和局部增强搜索策略的改进蚁群算法,通过与标准测试数据集对比验证了算法在较短时间内可以得出满意解。最后将算法应用到本开发系统实际案例中,验证了算法在解决具有较大规模的实际车辆路径问题的有效性。(3)对物流配送系统的业务和功能需求进行分析,给出了系统总体架构、核心流程链路、系统功能模块、领域模型等设计方案,并进行了数据库表关系和表字段的详细设计。基于ArcGIS平台,并结合上述算法,采用React、SSM、Tair等框架设计并实现了包含基础数据、订单管理、配送计划、配送监控、结算以及报表六个功能模块的车辆路径优化系统。最后系统运行测试情况验证了有效性。