物流配送车辆的路径规划问题是物流配送过程中一个重要的环节,对其进行合理的规划,从而达到降低企业的运输成本,提高效益,促进企业发展的目的。由于现代启发式智能算法对此问题的求解存在一定的差异,本文在传统的蚁群算法和遗传算法进行改进的基础上,将二者进行混合,提出了一种基于蚁群算法的组合优化算法,从而对VRP问题中的CVRP和VRPTW的问题进行了求解。VRP问题是一个NP问题,因此在求解过程中对于算法的选择尤为重要。目前求解VRP的算法可分为精确式和启发式,本文在选择蚁群算法和遗传算法的基础上,分别对两种算法各自存在的优缺点进行分析比较可知,蚁群算法具有较强的鲁棒性和正反馈性等优势;遗传算法具有遗传算法具有对参数的编码进行操作、寻优规则非确定性等优点,这两种算法在解决VRP问题时,同样都具有较好的随机搜索性和全局搜索能力。本文还对单一的算法实施改进策略,提出了一种将改进后的两种算法进行组合形成一种新型的算法,其基本思想为:首先,运用遗传算法的群体性和快速搜索优势,将物流的配送模型进行编码、交叉和变异操作生成初始可行解;其次,将得出的初始解作为蚁群算法运行所需要的初始信息素;最后,在算法的后期动态的改变路径上的信息素浓度,以便发挥算法的正反馈性和收敛速度较快的优势,提高算法的运行效率和求解的质量。本文首先对物流配送路径优化问题进行了相关理论解释说明,不仅从理论意义和实际意义对本文提出的研究内容的提出认可,还对算法和VRP目前的研究现状以引用参考文献的方式进行了阐述。其次,本文对物流车辆路径问题的相关定义进行描述的基础上进一步分析了VRP和TSP的异同,并且阐述了VRP的构成要素和分类,还分析了解决VRP问题的三种类型算法和各类算法的优缺点,其中重点分析了蚁群算法和遗传算法的优缺点,在TSP的基础上,对VRP问题中的带容量限制和带硬时间窗限制和带软时间窗限制的VRP进行约束条件的阐明,又基于约束条件建立了符合该数学模型的目标函数。本文在第三章和第四章中分别对对遗传算法和蚁群算法的原理和基本概念进行了描述,分析了两种算法的优缺点特点、算法的具体操作步骤以及当前两种算法存在的不足现状,且给出了蚁群算法在解决VRP问题时的基本算法模型。本文在第五章中,重点对以上两种算法进行改进,且提出了将两种改进后的算法进行混合的思想,分析了组合算法的操作步骤和流程图。本文在最后采用三个文献的数据的基础上,通过MATLAB对分别对改进后的单一算法进行内部验证,实验结果显示,本文提出的混合算法求得的结果优于文献中得出的结果,证明了本文算法具有一定的可行性和有效性;其次是外部验证,对Solomon中R101的25个客户点进行验证,结果表明,本文算法满足了算法最初提出的车辆数少,成本低的目标;最后,本文还对题库中的其他问题类型的25个客户点进行了测试,仿真实验结果表明,组合优化算法在求解RC型问题时所得的结果接近于目前存在的最优结果。此外,本文还对组合算法在解决VRP问题中时的工作进行了总结研究,并指出了未来组合优化算法的研究方向。