高校是线上购物消费群体的重要聚集地,校园日均包裹投递量较大,而目前校园内的快递配送运作仍存在许多问题有待解决。为了更好地满足高校师生的日常需求,提升校园快递配送服务质量。亟需利用更加智能化的方式来对末端配送环节进行优化,让校园快递配送更加合理化、规范化、便捷化。随着5G等相关技术的快速发展,无人驾驶技术日渐成熟,无人车的应用场景也在不断延伸扩展,为物流末端配送提供了重要的发展契机和技术支持。校园内快递需求集中、位置固定,路况良好,适合利用无人车进行配送,为客户提供良好的非接触式服务。为此,本文针对校园无人配送路径优化进行了研究,并开发了一个集预约下单、路径规划、订单管理、无人车管理于一体的校园无人配送系统。本文首先优化了无人车的行驶路径,建立了无人车路径规划的模型,并使用经典的蚁群算法对其进行求解。同时,针对蚁群算法容易陷入局部最优导致解的质量不好以及收敛速度慢等问题,本文在蚁群算法的基础上添加了交换策略和奖惩策略,以有效提高解的质量并加快算法的收敛速度。为了验证蚁群算法以及改进策略的有效性,分别使用随机搜索算法、基础蚁群算法、带交换策略的蚁群算法、带交换策略和奖惩策略的蚁群算法对同一算例进行了求解。验证了本文提出的改进蚁群算法的有效性。在算法验证之后,将算法应用到校园无人配送系统路径规划模块中,并通过可视化编程实现无人车配送路径结果展示。接着,在需求分析,总体结构、功能模块和数据库设计的基础上,实现了校园无人配送系统的开发,调试和应用。在平台开发过程中主要使用到百度地图API及Ajax两种基于Java Script的技术,前者用于实现前端页面地图的可视化及地理信息处理,后者主要用于前端各页面同数据库服务器的数据交换。最终结合本文前面的路径规划算法,实现无人车配送的管理和路径优化平台。本文包含图60幅,表22个,参考文献59篇。