随着市场经济的发达程度不断提高，各地之间的物质交换活动日益频繁，物流行业得到了快速的发展。作为社会化生产的重要产物，物流将物质的生产者和消费者紧密地联系在一起，从而使物质的使用价值得到充分地利用进而促进了生产力的发展并最终实现满足人们的物质需求和精神需求的目的。在当前的经济大潮中，物流已经成为了与信息及企业管理同等重要的发展因子。在物流配送的过程中，车辆的规划问题是核心问题。在不同的应用场合中，车辆的规划有着不同的体现，例如在对时效性要求较高的场合应选择出行距离最短的路径，而在对经济性要求较高的场合应选择费用最少的路径。不难看出，良好的车辆出行路径规划不但有可能提高产品从生产商到消费者之间的流通速度，而且能够为企业节省在物流运营中的成本。这不仅对物流公司十分重要，对一般的生产与销售企业也具有十分重要的意义。文章主要研究微观交通系统中两类车辆路径问题：一是带运力限制的车辆路径问题，针对基本蚁群算法求解带运力限制的车辆路径问题存在的容易陷入局部最优及收敛速度较慢的缺点进行了优化：增加了精英蚂蚁、2-opt局部搜索优化、节约值和运力利用率指标；二是带时间窗的车辆路径问题，针对基本蚁群算法求解带时间窗的车辆路径问题存在的容易陷入局部最优及收敛速度较慢的特点对基本蚁群算法进行了优化：增加了信息素窗口限制、信息素重新初始化及局部最优判断。利用matlab开发平台实现蚂蚁优化算法，利用标准测试数据集对蚁群优化算法的性能进行测试，确定了各个参数的较好取值，并将蚁群优化算法与其他蚁群算法进行了性能比较。最后将求解带时间窗的车辆路径的蚁群优化应用到上海市大明通信物流信息系统中，体现了本文提出的算法在解决实际生活与生产问题中的应用，凸显了本文研究的现实意义。文章得出：蚁群算法在求解CVRP和VRPTW具有一定的优势，通过算法优化能够对这两类问题进行求解且得到较好的求解结果。经过对参数进行较好的配置，蚁群优化算法能够有效地避免其收敛性不好，过早进入局部最优状态等缺点；将蚂蚁算法求解VRPTW的研究成果应用到大明物流公司的物流信息系统，能够有效地减少车辆的配送距离，节省配送时间与降低公司的配送成本。