随着经济的全球化,市场竞争日趋激烈,现代物流作为现代经济的重要组成部分和工业进程中最为经济和合理的综合服务模式,正在全球范围内得以迅速发展。企业逐渐将目光转向了素有“第三利润源”之称的物流,纷纷投资兴建不同类型的流通中心、物流中心或者配送中心,以此形成新的经济增长点。现代化配送中心所进行的集货、送货作业,最大的特点就是多品种、小批量、多批次,现代物流配送系统需要利用多种物流配送技术和方法来提高物流配送效率,降低配送费用,最大限度的降低车辆空驶率,提高配送作业的柔性和灵活度。如何通过合理规划运输车辆路线,降低运输成本,成为企业决策者和理论研究者的普遍关注问题。本论文通过对物流配送中心配送子系统中运输车辆路线问题的研究,提出了采用改进的蚂蚁算法求解有容量约束车辆路线问题的方案。蚂蚁算法是一种新的仿生类算法,该方法吸收了昆虫王国中蚂蚁的行为特性,属于随机搜索算法。它通过人工模拟蚂蚁搜索食物的过程,即通过个体之间的信息交流与相互协作最终找到从蚁穴到食物源的最短路径,来求解一系列组合优化问题。蚂蚁算法利用了正反馈原理,具有本质并行性,稳定性强,易于与其他方法结合,在解决复杂优化问题方面显示了优越性。但是蚂蚁算法也存在一些缺陷,如收敛速度慢,容易陷入局部最优解等。本文针对基本蚂蚁算法的缺陷提出了结合候选表和多重层化策略的蚂蚁算法来求解车辆路径优化问题。候选表和多重层化思想在一定程度上提高和改进了蚂蚁算法的性能,而且将算法与求解问题的特点很好的结合起来,经典性试验测试,结果表明该算法是有效的。这种思想为大规模的系统优化问题提供了新的具有竞争力的求解方法。