电子商务的快速发展对物流配送系统提出了更高的要求,邮政部门正在努力提高服务质量,降低运营成本。如何利用现有的邮政运输网络实现高效运输,提高服务质量,这对我国邮政行业的发展具有重要的现实意义。但是,目前我国邮政运输方案是由经验丰富的调度人员编制的,他们往往并不考虑容量约束,只是按照预定计划执行调度,而对临时事故和高峰期邮件则根据以往经验拟定方案,通过电话交流来联系有关调度环节,确定运输方案。针对以上问题,本文以邮政运输规划问题为中心,通过分析邮政运输的现状及影响邮政运输规划的主要因素,运用蚁群算法对邮政运输问题进行求解。本文研究内容和研究成果主要体现在以下三个方而。(1)针对目前蚁群算法在寻优过程中存在搜索效率不高、容易出现停滞和过早收敛等缺点这一现状,对状念转移规则和信息素更新规则等进行了改进,根据邮政运输过程中涉及到的运输时限和邮路长度因素,在状态转移公式和信息素局部更新规则中引入当前可用时间t和当前已走过的邮路长度d两个参数,即状态转移概率公式、信息素局部更新增量与t成正比,与d成反比,在信息素局部更新时,“控制”蚂蚁释放信息素的量,从而引导蚂蚁选择耗时较少、路程较短的邮路。(2)在满足时限和节约成本的前提下,本文设计出了基于邮区中心局机制的邮政运输网络模型,并根据邮政企业部门的实际情况,设定了该模型的约束条件,以保证邮车在运输过程中满足时限和负载量等要求。(3)结合邮政运输模型和蚁群算法,本文提出了适合邮政运输网络模型的优化算法。该算法是在m只蚂蚁完成寻优路径后,将便于合并的多条邮路合并成一条,合并后的解组合就是本次循环的所求解,通过多次迭代求得最优解,以减少邮车和人力的投入。本文采用实验数据进行算法测试,并将实验结果与C-W算法、Floyd算法和最小生成树法等算法的实验结果进行比较,最终得出结论:本文算法优于同类算法。