末端快递配送作为快递配送中的最后一个环节,其在配送效率以及客户使用满意度方面影响着整个快递配送服务。如何在快递市场逐步增加和客户服务需求逐步提升的环境下提高末端快递配送效率及客户服务满意度成为了一个难点问题。为了解决这个问题,本文设计开发一个末端快递配送路径优化系统,在该系统中对路径优化所使用的算法进行改进,提高快递配送时效。并对末端快递配送模型进行设计,引入客户满意度策略,综合所提出的改进算法提出一种新的末端快递配送模型。针对末端快递配送路径优化问题,对传统蚁群算法进行改进,提出一种动态自适应路径选择蚁群算法（Ant colony optimization for dynamic adaptive path selection,DAPS-ACO）。在该算法中,首先针对蚁群算法前期搜索速度过慢的问题引入信息素初始矩阵启发函数对其进行设置,提高算法在前期的路径搜索速度。其次,为了增加蚁群算法在路径搜索时的多样性引入交叉、变异操作,通过这两种操作使得蚁群所搜索到的路径更能够找到最优解。最后在各路径信息素更新方面,本文提出一种新的动态信息素更新方案,在信息素更新时通过动态获取各路径数据并根据当前蚂蚁位置对比其他位置的相对值进行信息素更新。为了验证本文所提出算法在进行路径优化时是否在路径优化速度和路径优化结果有所提高,对所提出算法和传统算法进行仿真对比。实验结果表明本文所提算法在路径优化时能够以更快的速度搜索到更好的最优路径方案。为解决快递配送在服务需求方面的提升,在本文中提出一种客户满意度策略,通过引入该策略提出一种新的末端快递配送模型。在该模型中通过对各快递配送客户进行合理分析,引入三因素对客户重要程度因子进行计算,从而确定客户的等级。在该模型中对区域内配送点进行路径优化时,会将客户满意机制引入,从而在一定程度上提高客户满意度,间接提高公司市场占有率。最后,通过matlab仿真对本模型下的配送区域进行仿真验证,引入改进蚁群算法,验证该模型在快递配送时对客户满意度提升的有效性。最后,在本文提出的路径优化算法和末端快递配送模型的基础上,针对末端快递配送设计了一套末端快递配送路径优化系统。系统具有路径优化、状态监控等配送所需的主要功能,并且在最后对本系统的功能模块进行了测试。经测试本系统功能完善、系统稳定,满足最初对系统设计的需求,验证了本文所提出的算法和模型在实际的使用中有着一定的实用价值。