物流对现代经济活动的作用日益明显，也越来越引起人们的重视。物流配送路径优化是物流系统优化中关键的一环，如何合理规划配送路径，在提高物流配送效率的同时又降低成本，成为了一个重要的研究课题。 如何设计能够快速得到车辆路径问题(VehicleRoutingProblem，VRP)的最优或准最优解的高效算法一直是学者们研究的热点问题。遗传算法，蚁群算法和禁忌搜索算法都是应用于求解物流配送路径的启发式并行优化搜索算法，由于它们都具有并行性、全局搜索性、鲁棒性等优点。已被广泛应用于对各种组合优化问题的求解中，并取得了良好的效果。 本文首先介绍了TSP问题及其数学模型，各种VRP问题的概念及国内外研究现状，在此基础上提出了一种特殊的TSP问题—起终点固定的VRP问题，并针对问题的特殊性建立了相应的数学模型。在介绍遗传算法，蚁群算法和禁忌搜索算法基本原理的基础上，分别利用三种算法对起终点固定的VRP问题进行具体的算法设计，并将三种算法嵌入了基于GIS的物流配送优化路径系统。最后通过设计实验数据求解起终点固定的VRP问题，从理论上对三种算法在运算时间、解的优劣性等方面进行了对比分析。