物流路径优化是物流调度的重要部分,直接影响着物流的成本和效率。根据官方数据,我国物流运输成本占据了物流总成本的一半以上,远远高于发达国家。提高运输效率、优化物流配送线路成为了重要的问题。为了节约运输成本、提高车辆利用效率、实现资源的合理配置,人们提出了各种解决算法。针对已有算法的局部最优、过早收敛等问题,本文对蚁群算法进行了改进,用来解决物流路径优化问题。本文首先分析了物流路径优化方面的国内外研究现状,研究了求解物流路径优化问题的算法并对存在的问题进行了总结,重点对单向物流和双向物流路径优化问题进行了研究。其次针对多配送中心情况下,提出了一种分解法进行预处理。将多配送中心的物流路径优化问题(MDVRP)转化成多个单配送中心子问题。然后,针对单向物流路径优化问题,建立了数学模型,应用蚁群算法进行求解。为了消除蚁群算法的易停滞、收敛缓慢等问题,从蚂蚁转移策略、信息素更新方式以及遗传算法的融合等方面对算法进行了改进。最后,针对双向物流的路径优化问题,通过增加启发函数、设计转移策略等方面来改进蚁群算法,使得算法能更好的考虑综合因素来进行搜索,能够更全面、更准确的找到合适的下一节点,从而得到更优的路线。通过理论分析和仿真实验可见,本文有效求解了物流路径优化问题,从仿真结果来分析,本文改进的算法是正确的。从与其它算法的对比结果可知,改进的算法具有一定的优越性,本文算法得出了相对更优的解。