随着我国近十几年的经济快速发展和人们需求消费模式变化,物流业迅猛发展,但在物流活动中配送成本一直居高不下,占到总物流成本一半以上。而配送成本又与物流配送活动中的车辆路径设计问题密切相关。因此,合理安排车辆行驶路线以及考虑客户对配送时间紧迫性的不同,以达到降低物流配送成本的目的,有助于企业提高其经济效益和顾客满意度。本文首先介绍了车辆路径问题VRP(Vehicle Routing Problem)和蚁群算法ACA(Ant Colony Algorithm)的研究进展情况以及研究VRP问题的意义,其中重点描述了带时间窗的车辆路径问题。根据客户对服务时间要求不一致的情形,在满足最大行驶距离以及最大配送订单数等约束条件下,建立了以配送成本为优化目标的软硬时间窗车辆路径问题VRPSHTW(Vehicle Routing Problem with Soft and Hard Time Windows)优化模型。总配送成本包括行驶成本、时间惩罚成本和车辆固定成本,模型中不仅考虑车辆未在软时间窗客户规定的时间段到达所产生的时间惩罚成本,同时考虑等待硬时间窗客户生成的时间惩罚成本。接着针对传统蚁群算法易陷入局部最优解的问题,研究改进蚁群算法。分别采用加入时间窗因素的随机规则和伪随机规则,使蚂蚁遵循率先访问时间窗较窄和等待时间较短的节点的规则;研究伪随机因子取值对蚁群算法性能的影响,确定最优值。该改进方法优化率为17%。最后将改进后的蚁群算法应用于X食品门店配送路径设计,考虑各节点间的实际行驶距离,同时设置两种车辆出发时刻并对比分析车辆在不同出发时刻下对配送成本的影响,选择恰当的车辆出发时刻,获得配送成本最低的行驶路线。本文通过理论研究和案例分析,研究了车辆出发时刻对配送成本的影响,考虑最大行驶距离、最大配送订单量以及节点间的实际行驶距离,以降低配送成本为目标,为门店确定最优配送路线提供依据。该研究课题对企业降低运营成本和提高配送准时性具有重要的理论和实际应用价值。