现代物流作为一种先进的组织方式和管理技术,通过降低流通费用,缩短流通时间,可以整合企业价值链、延伸企业的控制能力,加快企业资金周转,从而成为企业“第三利润源”。特别是在电子商务环境下,供应商必须全面及时地掌握物流各个环节即时信息,以此制定生产和销售计划,及时调整市场策略。把地理信息系统(GIS)技术融入到物流配送的过程中,就可以更容易地处理物流配送中的各个环节,并对其中涉及地理信息的,诸如物流设施定位、运输车辆的调度和配送路线的选择、最优库存控制等问题进行有效管理和决策分析,有助于物流配送企业有效地利用现有资源,降低消耗,提高效率。在物流配送管理中,合理选择配送路线是有效控制物流成本的关键。本文主要针对城市物流配送的特点,结合实际应用,建立车辆路径优化模型,并对基于GIS的物流配送系统集成的关键技术进行了研究。文中首先介绍了国内外基于GIS物流配送系统的研究现状,接着对配送中所需考虑的核心问题---配送车辆路径规划进行了研究,运用贪婪算法将VRP问题进行分步求解,使之成为求K条路线的TSP,再引入改进蚁群算法来解决TSP问题。并通过仿真实验,研究分析了蚁群算法在求解中小规模的TSP问题上,各参数的设置对算法的性能的影响。在上述实验结果的基础上,将该算法求解模型引入物流配送决策系统,初步搭建物流配送决策系统,模拟城市流配送优化决策。最后,通过系统流程的分析,提出切合实际系统集成方案,对数据集成与功能集成进行了深入探讨,实现了空间和属性数据库的统一存储管理、电子地图基本操作功能、最短路径查找功能组件模块。文章最后通过一个模拟算例,将本文提出的优化模型与已有优化算法进行了比较,进一步验证了本文给出的模型的优越性。