物流配送是物流的核心,其中车辆路径优化问题是物流配送路径优化问题的关键。车辆路径问题广泛应用于交通运输、物流配送、车辆调度、工业生产调度等领域。选择合理的配送路线可以提高物流配送效率,降低物流成本。传统的物流配送方式效率低、成本高,迫切要求引入新的车辆路径优化问题方案来降低车辆配送成本,提高物流配送效率。车辆路径优化问题属于组合优化问题,求解的算法很多,主要分为精确式算法和启发式算法、智能算法等。传统的算法只能解决简单的问题,对于比较复杂的组合优化问题大多用智能算法求解。蚁群算法属于智能算法的一种,由于它采用的是正反馈原理,优化速度快,收敛最优解速度比较快,本文就采用了蚁群算法解决。TSP问题可以看成车辆路径问题的一种特例,很多车辆路径优化问题的研究都是建立在它的基础上。本文首先研究了TSP问题,建立了它的数学模型,用蚁群算法去求解,通过MATLAB去仿真得出了可行的结果。然后介绍了物流配送的概念、作用和分类等,由此引出车辆路径优化问题,最后比较了它与TSP问题的区别。通过研究一般的车辆路径问题,在前人研究成果的基础上发现以往的车辆配送问题都是派送点固定,一辆车只经过一个配送点,随着配送的进行,车辆上的货物越来越少,甚至出现车辆空载的情况,这就造成了车辆运输资源的浪费。为了解决这个现实中的配送问题,避免或者减少运输资源浪费,本文提出了一种新的具有拼车问题的车辆路径优化问题方案,针对具体的问题建立了它的数学模型,然后通过实例进行MATLAB仿真得出了实验结论。表明此方案可以使车辆路径优化,提高配送效率,节约物流成本,可以广泛应用于车辆路径优化问题相关的领域。