经济的快速发展带动了各行各业的发展，物流业发展表现最为突出。作为第三利润源泉的物流业受到各大企业的关注。作为传统的农业大国，“三农”问题一直是我国关注的重点问题。影响农业发展的农资物流也成为物流业中的重点。农资物流的效率直接影响到农民的收成，农业的产量、农村的稳定。农资流通体系的完善是实现农业现代化的重要环节，有利于提高农业经济效益。但目前我国的农资流通方式和水平比较落后，不能满足现代农业生产和现代市场经济的要求，因而推进农资流通网络建设，完善流通体系很有必要。我国物流技术专业化水平有很大的进步，但与国外先进的物流运输服务还有很大的差距。物流路线选择优化问题中运输车辆路线问题是目前物流领域研究重点。如何选择物流运输路线，优化已有的运输路线，成为众多学者研究的重点。越来越多的学者致力研究用于解决车辆路线问题的各种智能算法，并在取得良好效果。本文旨在针对A农资公司化肥运输问题选择一条最优路线，在遍历所有运输结点的前提下，使运输路线最短，满载率最高。本文采用改进的节约算法和改进蚁群算法分别求解，并比较分析两种算法得出的结果，最终得出改进蚁群算法求解的结果不仅节约了里程和车辆数，还提高了车辆的满载率。首先,本文介绍了相关理论知识，主要有物流运输理论，农资物流的概念、发展现状和改善措施，以及车辆路线问题的概念、构成要素、数学模型等。其次，本文分析了物流运输路线选择优化常用方法，主要有精确算法、启发式算法、智能算法三类，并详细说明了具体算法的基本原理、优缺点及适应范围，重点介绍了节约算法和改进的节约算法，蚁群算法和改进的蚁群算法。再次，以A农资公司化肥运输为实例，分别基于改进的节约算法和改进蚁群算法进行求解，并比较分析求解结果，得出改进蚁群算法对于解决车辆路线优化问题更有优势。最后，对全文进行总结，分析本文存在的不足。车辆路线问题的动态性使得问题更加复杂，但仍然有很高的研究价值。