随着经济全球化的趋势增强和科技的迅猛发展使物流业得到了发展，致使车辆增多，最终导致了环境问题的出现。要推进经济的可持续发展，就需节能减排，最终进入“低消耗、低污染、低排放”的全新时代。为了减少气体排放量，节约成本，就需要从交通运输环节做优化，优化的重点即是配送车辆的路径优化。这既能实现物流配送公司利益的增加，又能使气体排放量减少，污染降低，得到双赢，对国家实现可持续发展具有重要意义。本课题为“基于蚁群算法的物流配送路径优化研究与应用”。首先，介绍路径优化的几种智能算法的原理与求解过程。然后，阐述基本蚁群算法的原理与求解TSP问题的框图，由于解决实际问题时，基本蚁群算法有不足之处，再提出能克服其缺点的改进算法，并对改进算法进行比较。最后，采用较好的改进算法来设计路径优化系统，从路径优化系统中能得到配送车辆的路线，最终达到节能减排的目的。本文主要从以下几个方面展开具体的研究工作：（1）路径优化的智能方法原理与比较：主要介绍了智能算法的基本原理、框图与运行框架，并对智能算法进行比较，为后面提出的蚁群算法作好铺垫。（2）基本蚁群算法：介绍蚁群算法的原理，求解TSP问题的流程框图，求解实际问题时出现在不足，引出了改进蚁群算法：自适应蚁群算法和最大最小蚁群算法，并用这两种算法对TSP问题作比较，得出最大最小蚁群算法较好的结果。（3）路径优化系统研究：采用最大最小蚁群算法设计路径优化系统，首先用MATLAB的GUI来设计界面，在仿真界面上能够清楚得出路线的走向；最后采用Visual C++来设计一个软件，从设计的软件中可以求出VRP问题的路线走向。结果表明，该路径优化系统能清楚的给出配送车辆的配送路线，最少的配送车辆数，且能够在实际应用当中突现其较重要的部分，最终能够实现节能减排，可持续发展的目的。