科学的发展为人类的生活提供了诸多便利，智能化被广泛应用在各个领域，人们的生活越来越丰富，旅游业也随机成为热门行业，景区游客人数大增，为了给游客提供更多便利，越来越多的自然景区开始引进观光车，用于负责游客的运输调配，提高服务质量，缓解景区压力。对于景区管理者来说，当前重要的任务是快速有效的做出观光车调度响应，提高景区服务质量。旅游景区的结构往往比较复杂，而且景区的各个景点之间的沟通也不够有效顺畅，所以景区管理者不能实时的掌握各个景区景点的信息，并进行分析和做出决策。另外，管理员在管理景区车辆的时候通常是按照自身的感觉和往常的经验来派发车辆的，因而景区的管理不能协调高效，造成了资源的浪费，游客的满意度提升不上去。　　景区观光车的调配问题可以理解为车辆路径问题，这一热点问题在数学研究领域占有很重要的位置。蚁群优化算法是受蚁群觅食行为启发而提出的群智能优化算法，该算法能有效地解决具有NP-Hard特性的组合优化问题，在求解离散问题时对路径选择有敏感性，和景区人流调度有契合之处，所以本文选用了蚁群算法作为主要的求解算法。　　本文针对当前旅游景区的现状进行了分析，说明了传统纸质门票的浪费、检票耗时耗力、车辆满载、调度路线不合理以及在淡季的时候回出现车辆空置造成资源浪费的情况，采用蚁群算法并进行不同的改进来优化调度路线，节约成本。使用VRP(Vehicle Routing Problem)理论为景区的车辆调度进行建模，最终提出了一种基于RFID智能卡的景区观光车调度决策系统，本系统可以节省纸质门票成本、保护景区环境，提出合理的景区观光车调度方案，节约运输成本。通过对游客和景点的信息采集和调度演练，可以不断提高景区管理者的决策水平，优质的景区车辆调度方案对于提高游客的满意度，促进旅游业的发展有重要的意义。