近20年来,在科学技术进步的推动下,特别是以网络为代表的信息技术在生产、流通、消费领域里的广泛应用,经济全球化的进程逐渐加快。随着科学技术的快速发展和经济全球化进程的加强,我国的物流企业面临着空前的机遇和挑战。在当前经济形势越发严峻和市场竞争日益激烈的环境下,发展现代物流这一先进的组织方式和管理技术就成为了企业生存和发展的迫切需要。有效的物流管理被广泛的认为是企业在除了降低物资消耗,提高劳动生产率以外的又一个可以增加利润的方式,因此如何提高物流管理的有效性已经成为物流企业关注的焦点问题。物流配送是一个非常重要的物流管理部分,高效的物流配送能降低企业的运输成本,提高效益。在物流配送的整个过程中,对其影响最大的问题就是车辆路径问题。对于这个问题研究人员已经进行了大量的研究,也使用了很多的算法来解决它,比如遗传算法、模拟退火搜索算法、蚁群算法等,这些算法都有其各自的优缺点,而车辆路径问题是一个NP难题,只是单独的用一种算法来解决这个问题得到的结果不一定是令人满意的。因此,本论文在详细分析遗传算法和蚁群算法优点和缺点的前提下对其进行了改进,并在这两个改进算法的基础上提出了一种混合蚁群算法。该算法的基本思想是首先利用遗传算法的群体性、随机性、快速搜索全局可行解的优势生成若干组初始优化解,并将其转变为蚁群算法运行所需的初始信息、素,然后利用蚁群算法的正反馈性质和收敛速度快的优势获得最优解。这个算法能有效的改善遗传算法运行中出现的早熟收敛现象和蚁群算法运行初期搜索速度慢的缺陷,提高了解决问题的能力。为了验证算法的有效性,本论文在Visual C++6.0的环境下对算法进行了编程实验,并将实验结果与其他算法取得的结果进行了对比。结果表明,本论文提出的混合蚁群算法在解决车辆路径问题时能有效的求得满意解。本论文最后针对实际问题利用现有的GIS技术开发出了一个物流配送路径优化系统,将混合蚁群算法应用到实际的车辆路径问题的优化模型中以求得问题的最优解。