配送是物流系统中的重要环节，配送路径优化问题是配送系统中的核心问题。对汽车总装车间的物料配送进行研究，能够降低汽车制造企业的物流成本，提高企业的经济效益。在众多的研究文献中，绝大多数是对物流配送进行研究，而对车间物料配送进行研究的文献还很少。本文对车间物料配送中最关键的物料配送路径优化问题进行了研究，建立了该问题的数学模型，提出了一种改进的混合蚁群算法求解该模型，并通过工程实例进一步验证了本文建立的数学模型和提出的算法的可行性和有效性。本文首先对经典的车辆路径问题（VRP，vehicle routing problem）进行描述，进一步分析了VRP问题的各组成元素以及VRP问题的分类，然后再结合车间物料配送的特点将所要研究的问题归纳为带时间窗的车辆路径问题（VRPTW，vehicle routing problemwith time windows），最终建立了单车型、非满载、纯卸货、带硬时间窗VRPTW的数学模型。考虑到蚁群算法中的寻优过程与VRP问题的相似性，本文采用蚁群算法作为改进算法的基础，首先研究了基本蚁群算法的相关原理和模型，分析了其计算流程并给出流程图。在算法改进的部分，通过对蚂蚁选择概率的改进，使蚁群算法具有较好的全局搜索能力同时又能保证算法本身的收敛速度，缩短收敛时间的同时能够避免算法陷入局部最优；再通过遗传操作进一步改进蚁群算法求得的解，保证种群的多样性，使搜索到的解能够更加接近近优解。提出了改进的混合蚁群算法，并通过算例分析，验证了该算法的有效性。然后，使用本文提出的改进混合蚁群算法解决了汽车总装车间物料配送的工程实例问题，进一步验证了该算法的现实意义和实用价值。最后，对全文进行了总结，并对下一步的研究工作进行了展望。