随着市场经济的发展,物流对经济活动的影响日益明显。配送流程是物流活动中直接与消费者相连的环节,而车辆路径规划问题(VRP)又是物流配送中关键的一环。因此,对车辆路径规划问题进行研究,建立满足客户需求的车辆优化系统,是提升企业服务水平及资源利用率的重要课题。物流配送所涉及到的信息80%以上与空间地理信息有着直接的关系,对地理空间有很大的依赖性。而地理信息系统(GIS)技术作为获取、存储、分析和处理空间地理数据的工具,具有强大的空间数据管理和空间分析能力。于是本文将GIS技术应用到物流配送中来辅助解决路径规划问题。本文主要研究内容为:(1)研究了物流配送系统和GIS的发展过程及现状特征,指出两者相结合的可行性和必要性。(2)对现有国内外VRP解决方法进行研究和比较,得出了两阶段法虽在VRP求解上具有优越性、但其初始解却很少从空间角度考虑的结论。(3)利用空间聚类对需求点进行分簇以得到初始解,使得VRP问题变为K个旅行商问题(TSP);并根据VRP的特点,对所采用的K-means算法进行改进,同时通过实验验证了正确性。(4)在各分簇内引入蚁群算法来解决TSP问题,并通过仿真实验,研究分析了蚁群算法在求解TSP问题上各参数对结果的影响及其最佳设置。(5)通过对标准VRP问题进行实验与结果分析,验证了“加权K-means+蚁群”算法求解VRP问题的有效性、准确性及优越性。最后,在实验结果的基础上,提出切合实际系统集成方案,完成了一个原型系统,实现空间和属性数据库的统一存储管理、电子地图基本操作、最优路径查找功能。