随着国际贸易的不断发展和国内外商品流通的速度不断加快,多模式运输作为一种综合式先进的运输组织形式被提出并不断发展。在多模式运输的过程中,合理的路径选择和运输方式的选择,可以使得诸如运输成本、时间成本、设施费用等目标函数达到最优值,以符合供货商与用户双方的需求。多模式运输相较于传统单一运输,过程中涉及两种或两种以上运输方式的转换,第三方物流带来的拆分运输,不同城市间运费率变换等,使得在建立数学模型的过程中引入更多的变量和参数,使得多模式运输模型更具系统性和复杂性。目前,已知的多模式运输问题的研究中,大部分研究仍然停留在理论决策层面,缺少对路径优化组合优化问题的量化对比分析。而较为常用的遗传算法采用的随机生成初始解的方式会造成种群中存在着大量的不可行解,降低求解速度,也可能局限于局部最优解而得不到问题的全局最优解。针对以上问题,文章提出使用蚁群算法来解决多模式运输路径优化问题,蚁群算法的解根据信息素浓度和节点的状态转移概率生成,在解的生成阶段保证了解空间内解的可行性,同时,蚁群算法模型本身就是路径的寻优问题,在理解上更加直观生动。文章建立了多模式运输问题的模型,在蚁群算法的基础上提出构造虚拟节点的思路,将运输方式选择和拆分运输转化为路径选择问题。最后通过算例证明所提出的模型和算法的有效性,为以后的多模式运输的理论研究工作提供一些参考。