随着社会商业化和经济全球化时代的到来,服务商和物流商都清楚地认识到优化物流配送车辆路径的重要性,它不仅可以使国家的经济效益得到提高、资源配置得到优化、运行质量得到增强,还可以提高企业自身的竞争力、推动生产力的发展,并且可以在很大程度上降低商品物流的成本提高客户服务水平,可以说是一石二鸟。因此,优化物流配送车辆路径在各方面均起着至关重要的作用。所以如何合理安排配货车辆的行驶路径及其时间约束表,才能有效地使配送的货物准时到达各个站点是交通运输和物流配送都要面临的一个非常重要的问题,运筹学称其为车辆路径问题(VRP)。配送是物流系统中非常关键的一个环节,配送路径的合理安排对企业的配送成本和效益都有很大的影响。这使得(VRP)问题有着重要的现实意义和理论价值。本文在认真分析国内外(VRP)研究现状的基础上,给出了车辆路径问题的一般描述及分类,深入研究了具有装载能力限制的单边软时间窗口约束的高校校园自动售货机配货路径优化问题,针对高校校园内学生教学楼及宿舍楼的地理位置分布不同以及师生在购买自动售货机商品时间上的特殊性,主要从节约时间和缩短配送线路两方面着手,应用蚁群算法、遗传算法及遗传-蚁群融合算法对高校校园自动售货机配货路径优化问题进行求解,建立了仿真模型,运用数学工具MATLAB进行运算。最后通过三种方法所得的结果进行对比分析,找出高校校园自动售货机配货路径优化问题的最优方案。实例证明:论文所建立的数学模型简单,容易掌握,是切实可行的。该模型和三种算法具有严密的逻辑推理和数学依据,为高校校园自动售货机配货路径优化问题提供了较优的解决方案。