在物流成本中，运输成本占据了总成本的一半以上，因此运输成本的节约有很大的空间。特别是近年来，随着国内经济的增长，客户提出了更高的配送服务要求，不仅要求物流公司能够提供高质量的物流服务，还要求能够降低单位货物的运输成本。因此进行车辆最短路径问题（VRP问题）的研究，不仅具有一定的理论研究价值，同时还具有一定的现实应用意义。车辆路径优化问题是一个非确定性多项式算法（nondeterministic polynomial，NP）难题。因此，要找到车辆路径优化问题的最优解，就必须要对一个很大的多维、非连续空间进行检查。NP难题一般都具有非线性的变量和约束条件，而且随着变量和约束条件的进一步增加，会使得求解的难度飞速上升。所以，至今没有找到最有效的解决方法。目前求解的算法有很多种，大致上可以分为精确算法和启发式算法两种。本文主要采用蚁群算法这种特别适合于解决最短路径问题的全局搜索算法来求解带时间窗的VRP问题。蚁群算法利用了正反馈原理，从而可以在一定程度上加快寻找最优解的进程，同时由于蚁群算法本质上就是一种并行算法，可以在个体之间进行信息的传递与交流，从而实现个体之间的有效协作，有利于寻找全局最优解。本文首先介绍了物流配送问题的研究背景、意义以及国内外发展现状，对物流配送问题进行了相关的了解。第二章简要阐述了对物流配送问题以及蚁群算法的原理、特征以及一般蚁群算法的数学模型进行了简单的介绍。第三章中，对基本和有限制的VRP问题进行了研究，并分析VRP问题一般解法的优劣。在接下来的第四章中，根据带时间窗VRP问题的特点，对一般蚁群算法的路径选择机制、信息激素更新机制以及协调机制进行分析，并且使用改进的区域搜索方法来进行带时间窗的VRP问题的求解，并对蚁群算法中的信息激素初始化、解的构建、区域化搜索以及信息激素更新等具体内容进行了详细的设计以及实现。之后，通过使用BenchmarkProblems中的实例对基于蚁群算法的带时间窗的VRP问题进行测试。最后，本文对蚁群算法及其在路径优化问题中的研究做了总结，并指出在下一步工作研究中的方向。