随着市场经济的深入发展,作为“第三利润源泉”的物流在我国的生产、分配、流通和消费的各个领域起着越来越重要的作用。配送是物流系统中很重要的一个环节,在物流的各项成本中,配送成本占了相当高的比例。配送线路合理与否对配送速度、成本、效益影响很大,特别是多用户配送线路的确定更为复杂。车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,简记VRP)成为众多学者竞相研究的热门话题。在高度发展的商业社会中,时间窗口显得越来越重要,以往的到货“日”已转换成到货“时”。降低运输成本,提高配送的及时性和配送的服务质量,优化车辆路径问题,是降低企业成本的迫切需要。因此对有时间窗的车辆路径问题(Vehicle Routing Problem with Time Windows,简记VRPTW)的研究更加具有实际意义。本文研究的主题,就在于提出模拟退火蚁群算法,使求解问题的速度更快、结果更好。主要研究工作如下:(1)从配送中心的角度,通过对VRPTW模型的复杂性分析,构建合理的VRPTW数学模型。(2)通过对SA(模拟退火蚁群算法)和AS(蚁群算法)分析,概括总结出两种算法的优劣,提出模拟退火蚁群算法,为快速、有效地求解VRPTW开辟了蹊径,这是本文的核心部分。(3)通过对模拟退火蚁群算法的分析,结合实例利用WITNESS仿真软件对算法进行测试,实验结果表明该算法能在一定范围内自动搜索所需的最优车辆数。本文提出用模拟退火蚁群算法求解汽车物流中的VRPTW,提高了物流配送的科学化效率,对物流配送的发展具有一定的理论意义与应用价值。