随着我国城镇化进程的不断深入和网络技术的不断提升,导致城市人口的数量和所需的生活资源急剧上升。在此状况下,我国城市物流产业发展迅猛,但目前国内物流企业还是相对独立,未融入完整的产业链中。因此,在物流配送过程中随着配送车辆的增长,一方面缩减了相关企业的利润空间,另一方面阻碍了城市的健康发展。在实际生活中,可以看出传统单一的配送模式已逐渐不在适应社会的发展,而共同配送等新型配送模式已逐渐显露出来。然而,共同配送模式的发展也存在很多急需解决的问题,比如,如何对现有资源进行整合,如何在提升客户满意度的同时降低物流配送成本,从而获取更大的收益?因此,本文在基于共同配送的理念下研究车辆路径问题,具有更多的理论和现实意义。首先,本文简单阐述了共同配送的基本含义,并简要分析了其合作模式和整合资源对象,针对不同的整合资源对象,主要包括客户、车辆以及配送中心三种资源,提出四种共同配送策略。其次,本文对蚁群算法及其进化算法—多态蚁群算法的原理、数学模型以及设计流程进行了简要的分析设计,并分别归纳了其相应的优劣势。然后,本文根据共同配送策略一和策略三,即整合客户资源策略和整合车辆资源策略,分别提出了基于客户共享和基于车辆共享的车辆路径问题,并在构造了相应的数学模型时,为了提高客户满意度,添加了软时间窗的条件约束。再根据多态蚁群算法的基础理论,在设计带聚类处理的多态蚁群算法和自适应多态蚁群算法时,为了提高算法的收敛速度,都运用了2-opt局部优化算法,用来求解相应的问题。最后,本文设计了实例,采用了三个配送中心点和20个客户点,针对提出的不同问题和设计的不同求解方法进行了求解验证,用MATLAB R2015a仿真软件实现所设计的算法,进行相关问题的求解,证明了模型的有效性,同时,通过分别与基础的多态蚁群算法进行收敛速度对比,验证了算法的实用性。为今后学者如何解决相关的车辆路径问题和企业如何实施共同配送提供了参考依据。