我国是一个农业大国,农产品物流问题在我国国民经济的发展中有着举足轻重的作用。水果和蔬菜在农产品中占有很大的比重,由于果蔬类农产品含水量高,保鲜期短,极易腐烂变质,从生产、加工、存储到消费的各个环节都极易发生损失,因此有效提高配送效率、降低配送成本是果蔬类农产品物流中的关键之一。合理组织果蔬类农产品配送、规范流通渠道,通过科学的方法来确定合理的配送路线,是配送的重要环节。车辆路径问题(vehicle routing problem, VRP)是一个典型的组合优化问题。它在计算理论上不仅具有重要的理论意义,而且也具有重要的实际应用价值。该问题在很多领域中有广泛的应用。蚁群算法是模仿自然界的蚂蚁行为而发展起来的一种随机搜索方法,它具有较强的鲁棒性、优良的分布式计算机制、易于与其它方法相结合等优点。该算法在车辆路径优化方面得到了广泛的应用。本论文对VRP和蚁群算法进行研究,对VRP进行了分类,并阐述了用于解决VRP的各种优化方法；深入讨论了蚁群算法的基本原理,建立了数学模型,包括转移概率的计算、信息素更新的各种规则、参数的取值范围等。分析了果蔬冷链物流运输的特点,针对果蔬易腐的特点,果蔬配送对服务时间要求较严,提出了果蔬保质期的时间窗,并建立了客户满意度函数,将其作为约束条件对路径优化选择进行制约。本论文针对果蔬在运输过程可能发生特殊情况,需要及时的更改路线,提出了路径再规划问题,使其更符合果蔬物流配送企业车辆路线优化的作业实际。在求解方法上,本论文采用了蚁群算法,根据蚁群算法的一些缺点进行了一定的改进,包括状态转移概率、信息素的更新以及局部最优搜索策略以优化其搜索能力等,并进行了仿真验证。