蚁群算法是模拟蚂蚁协同工作以寻找食物的行为而提出的一种启发式优化算法,具有寻优过程简单和易于与其他算法结合等优点。蚁群算法最初因在旅行商问题上的成功应用而崭露头角,它的出现为求解组合优化问题提供了一个新思路,目前已广泛应用在图像处理、网络路由和物流配送等领域。因此,对蚁群算法的研究具有十分重要的实际意义。本文主要围绕蚁群算法的原理,就如何改进蚁群算法展开了研究。蚁群算法自提出以来就备受学者们的青睐,然而已有的蚁群算法仍然存在着易陷入局部最优解和收敛速度慢的不足。针对这些不足,本文提出了一些改进思路,并围绕改进后的蚁群算法在旅行商问题和动态物流配送路径规划问题中的应用进行了较为深入的研究。本文的主要研究成果如下:（1）针对蚁群算法易陷入局部最优解的不足,本文提出一种基于多种状态转移算子的蚁群算法,将离散状态转移算法中的状态转移算子引入到蚁群算法中,与蚁群算法进行有效结合。多种状态转移算子能根据蚂蚁搜索过程中求得的可行解通过交换、移动和对称变换产生新的可行解,不仅提高了解的多样性,还能有效地防止算法停滞在局部最优解。基于多种状态转移算子的蚁群算法在旅行商问题中的应用取得了令人满意的结果,相较于改进前的蚁群算法,基于多种状态转移算子的蚁群算法求得的解的质量有明显的提高。（2）针对蚁群算法收敛速度慢的不足,本文提出了一种基于数据分类的蚁群算法,数据分类方法将吸引方向度作为重要的分类依据。数据分类方法将选定数据集的中未访问的节点数据分割成两类:候选类和淘汰类。候选类数据作为蚂蚁下一步访问的候选节点,淘汰类数据则被剔除,从而减少了搜索时间。同时,数据分类方法中的吸引方向度在前期信息素启发作用不显著的情况下,能有效地引导算法朝最优解的方向进行搜索。此外,加入3元素局部优化算法,对解进一步优化。在不同规模的旅行商问题中的实验结果表明,基于数据分类的蚁群算法与改进前的算法对比,寻优能力和收敛速度都有较大的提高。（3）本文将基于数据分类的蚁群算法应用到物流配送相关问题中,考虑当前物流业的发展现状,提出了基于该改进蚁群算法的动态车辆路径规划问题解决方案。该解决方案将求解动态车辆路径规划问题的整体算法流程分为两个阶段:初始阶段和动态优化阶段。首先,在初始阶段利用基于数据分类的蚁群算法构造初始解,接着在动态优化阶段实时收集动态信息,利用动态插入法将新增客户需求插入到当前规划好的路径中,最后利用基于数据分类的蚁群算法不断地优化当前路径。在Solomon提出的算例上的实验结果表明,本文提出的基于数据分类蚁群算法的动态路径规划方案能对物流配送需求的动态变化做出响应,给出合理且高效的配送方案。