随着各种技术的突破,消费的升级,顾客对于体验的要求越来越高,线上线下全渠道融合成为重要节点,“新零售”电商应运而生。“新零售”作为现代科技信息的产物,其要求对顾客的需求具有更迅速的响应、更个性化、安全合理的服务。而末端配送因其更加贴近消费者,更了解消费者的需求,成为各大电商和物流公司主阵地。末端配送作为关键性的一环,如何提高配送效率、降低配送成本成为本文讨论的主要内容。首先,对于“新零售”、“车辆路径”、“蚁群算法”等相关理论进行国内外文献讨论,并介绍国内外现有的配送模式和配送存在的问题。对国内较大的电商企业苏宁和京东的末端配送的“新零售”电商物流配送模式进行探索,给以其他电商企业部分借鉴和探讨。其次,以A物流公司末端配送模型为例,对丰城市所管辖的27个乡镇进行相关实证分析。为降低其经营成本,提高其竞争力,本文以车辆路径优化为基础,建立以总距离最短的配送线路优化模型。蚁群算法具有分布计算、很好的信息正反馈性和启发式搜索等优点,能够更有效的解决车辆路径问题。因此本文采用了该方法进行实证并对蚁群算法的仿生原理、特征以及运算过程进行了详细的介绍。通过研究学习大量文献,在合理范围内设定模型相关参数,并对其赋值,最后利用Matlab软件对模型进行求解。在考虑时效性这一参数和忽略时效性要求下,得出两个不同方案下的车辆配送路径以及车辆载重率。即在考虑目的地时效性前提下,总路程相较于不考虑目的地时效性条件下行驶路程较长,但是能够更好兼顾各乡镇对于物流服务的需求,提升客户对A公司物流配送的满意程度及服务质量,均衡地提高公司配送效率,为公司赢得更好的发展前景。