自改革开放以来,我国经济突飞猛进,对外出口、对内进口的货物量与日俱增,工业生产迅猛发展,国民生产总值跃居世界第二,社会货物运输需求量巨大。时至今日,物流运输环节已成为制约我国工业发展的一大瓶颈,国务院对此十分重视,将物流业作为重点发展产业,将其规划为“十大振兴产业”之一。港口,作为重要的货物中转场所,发展是否健康、竞争力能否得到稳步提升,不仅对港口物流企业至关重要,更牵涉到港口所在地区的发展。在港口不断升级换代的进程中,货物配送,作为港口企业的一种重要的增值服务,其运营成功与否,对港口企业在激烈的竞争中取得优势地位十分重要。由于我国物流企业起步较晚,与国外相比,运输成本普遍较高。针对这一问题,本文提出了基于蚁群算法的车辆调度优化的方法,以达到降低货物配送成本,增强港口企业竞争力的目的。本文首先介绍了我国物流业发展概况,论述了物流的重要性,通过实际数据,说明了我国物流业的现状,分析了导致我国物流成本过高的原因；其次介绍了TSP问题和蚁群算法,分析了蚁群算法的优缺点以及算法中各参数的作用,并利用三种典型TSP问题,对蚁群算法进行编程仿真,通过与其他主流启发式算法的对比,给出本文采用蚁群算法的依据；接着建立了配送中心车辆调度优化问题的数学模型,分析了模型中的目标函数和约束条件,并利用MATLAB语言编程实现了多配送中心车辆调度优化问题的蚁群算法仿真；最后通过对泰州港务集团有限公司有关货物配送历史数据的仿真,将笔者提出的优化方法应用到车辆调度实际工作中,以验证其优化的有效性。