我国对铁矿石的需求越来越大,对其运输路线的要求也更高,交通运输方式之间的竞争也更加激烈。运输工具及道路维护的成本较高,影响到了进口港口和需求企业的经济效益和社会效益。所以需要对铁矿石运输路线进行合理有效的优化,以提高运输路线的负载能力,降低运输成本,缓解港口的吞吐压力,为企业产生良性的经济效益。论文是在分析铁矿石需求及进口总量,和所有运输方式的基础上,以从进口港口或国内产地为出发点,到需求企业为终点,以运输路线最短和运输成本为最低为目标,建立了铁矿石运输路线优化数学模型。根据模型的特点和各参数的数学意义及他们之间的关系得出了铁矿石运输路线优化数学模型必须满足的约束条件,该数学模型考虑了港口和货运站装卸货和路线运输成本、时间,能够客观的反映了运输路线的实际情况。但由于模型考虑了港口和货运站装卸货和路线运输成本、时间等因素,用串行计算产生了较大迭代次数和较长的计算时间,所以论文选择蚁群算法和在并行环境中求解铁矿石运输路线的优化模型,提出了并行技术和蚁群算法结合求解的方法,解决了这一问题并得到了比实际运输中的人工方案更优的运输方案。论文对我国铁矿石运输路线优化建立了数学模型,不仅对有限的铁矿石运输资源条件下,合理配置运输资源有很重要的现实意义,对其他类似的货物运输路线优化也具有一般的指导作用。第一、介绍了铁矿需求背景和我国对并行环境、蚁群算法的研究现状。第二、介绍了蚁群算法原理、并行环境有关内容和搭建并行环境。第三、根据当前铁矿石运输建立铁矿石运输路线优化模型,并用蚁群算法求解,分析了该模型的在蚁群算法下空间复杂度和时间复杂度。第四、在已经搭建好的并行平台环境下,进行铁矿石运输路线优化模型进行实例测试,得到了测试结果,分析了测试结果。结果表明,本文所使用的蚁群算法在并行环境下能准确的对铁矿石运输路线优化模型进行求解,得到了比在串行计算机下更优的结果。