多目标广义蚁群优化算法是在传统多目标蚁群优化算法基础上的改进和提升，但是针对该算法的收敛性、收敛速度和算法复杂度方面的研究理论较少。算法理论研究的匮乏已经成为制约该算法进一步发展和应用的瓶颈，从理论上对收敛性、收敛速度和算法复杂度进行分析对多目标广义蚁群算法的发展有着重要的意义。本文基于广义蚁群算法的收敛性理论和马尔科夫链的过程模型，对多目标广义蚁群算法的收敛性和收敛速度进行了理论上的分析，以算法的期望收敛时间作为分析收敛速度的主要指标，初步给出了收敛速度的估算方法。在分析多目标广义蚁群算法复杂度的过程中，以两个简单的多目标广义蚁群算法算例为基础，对该算法的数学模型进行了深入研究，探索性地分析了多目标广义蚁群算法的时间复杂度。本文基于多目标广义蚁群算法的相关理论研究，推导出了算法收敛性的计算公式。在分析多目标广义蚁群算法的收敛速度时，以期望收敛时间作为估算收敛速度的重要指标，给出了收敛速度的变化区间。根据给出的两个多目标广义蚁群算法算例，得出了算法时间复杂度与问题规模和蚂蚁数目之间的关系。通过收敛性仿真实验验证了多目标广义蚁群算法收敛性和时间复杂度理论的正确性，另外从实验的角度验证了多目标广义蚁群算法的收敛速度是优于传统的多目标蚁群优化算法。车辆路径问题在物流车辆运输中有着非常重要的地位，属于其最核心的部分。本文将多目标广义蚁群算法应用多目标车辆路径规划问题中，并建立了多目标物流车辆路径规划问题的数学模型。通过Matlab仿真实验发现，多目标广义蚁群算法能够求得多目标车辆路径问题的Pareto最优解集，从而验证了多目标广义蚁群算法在多目标车辆路径问题中的实际应用价值。