现代物流逐渐成为继自然资源、劳动力之外又一新的利润源泉,而物流中最基本最重要的一环是货物的配送,如何优化物流配送路线是各物流企业最关注的问题。它可以从根本上降低运输成本,从而降低物流费用,最终降低企业的运营成本,提高企业经济效益。本文主要研究一个改进的蚁群算法,并用其解决车辆路径生成的问题,主要的研究内容如下：(1)介绍了车辆路径问题的主要内容及根据不同情况的分类,建立了车辆路径问题的基本模型,并分析了此问题的常见解决方法。(2)详细介绍解决车辆路径问题的蚁群算法,从原理、算法分析、参数分析等多角度分析蚁群算法,并简单介绍几种优化的蚁群算法。(3)根据蚁群算法的优缺点,在此基础上引入遗传算法,并在原理和构成元素等方面简单介绍了遗传算法,综合分析蚁群算法和遗传算法的特性,提出将两算法相结合,提出以下改进措施：①采用MMAS中信息素的更新原则;②信息素最大最小的限定与初始化设置；③采用ACS中的状态转移规则；④信息素残留因子的设定。通过这些改进,使蚁群算法与遗传算法很好地融合在一起,并各自扬长避短,更好地解决车辆路径问题。根据理论基础,开发车辆路径生成器,利用solomon标准测试数据对提出的新算法进行验证测试,此外又用eil51数据对TSP问题进行测试,结果均表明改进的算法的性能较优。最后把改进的算法运用在实际的物流配送中,并根据实际问题,对目标函数与约束条件进行相应修改,并通过实际数据的测试进行测试。