本文以B汽车制造企业当前的零部件入厂物流循环取货路径规划现状为出发点,深入分析了B企业在当前路径规划方法和路径规划效果上的各项问题,从而提出了一个新的路径规划方案。该方案改变了原方案手工排定循环取货路径的方法,首先通过软件聚类对供应商进行了合理的区域划分；然后通过对B企业运作实例的分析,抽象出一系列约束条件,在传统的VRP模型的基础上建立了一个更适用于B企业实际操作情况的循环取货路径规划模型,该模型在传统的VRP模型上新增了时间约束和库存约束,时间约束对循环取货运作的单次循环时间与车辆运作时间和行驶时间之间的关系进行了限定,并从时间上限定了循环取货运作周期上的连续性,库存约束考虑到了取货量和取货频次与主机厂库存水平之间的关系,并以主机厂的库存策略为基础对单次取货量和循环取货运作频次进行了限定；之后,本文通过供应商聚类结果和模型的建立情况,用MATLAB软件对不同区域内的供应商点数据代入模型进行了求解,求解算法采用了改进的蚁群算法和遗传蚁群算法,该算法在传统蚁群算法的基础上增加了全局信息素更新规则和局部信息素更新规则,增加了算法的全局搜素能力,使得模型的求解结果更接近最优解；最后本文根据求解结果排定出一套新的循环取货路径规划方案,并通过不同层次指标的选取,对优化后的路径规划方案和优化前的路径规划方案进行了分析对比,得出新方案的可行性和合理性。从结果上来看,优化后的循环取货路径规划方案在方法上解决了B企业之前由于手工排定路径造成的路径选择不合理、取货频次不统一等问题,并且为B企业实现软件排定循环取货路径模版提供了较为科学的参考方法；在效果上,优化后的循环取货方案极大地降低了B企业的库存持有成本和总成本,使B企业的零部件入厂过程更加经济有效,同时也极大地降低了供应商的资金占用成本,使供应商的库存水平也随之降低,并且提高了供应链成员之间的协作效率。同时本文为B企业提出的优化方案对于其他想要实施循环取货的企业具有启示意义,对于其他已经实施循环取货的企业也为其提供了行之有效的优化路径的新思路和新方法。