伴随着国内电子商务、邮政快递行业的快速发展,网络购物以及异地采购等需求飞速增长,邮政快递企业业务量与日俱增,人们对于物流配送各方面的要求也更高。目前我国现阶段物流运输成本较高,而且现在对运输货物的时效性要求也较高,如何更好的提高货物的配送效率,降低物流运输成本是现在急切要处理的问题。因此,本文将启发式算法应用到物流配送路径优化的系统设计中。在对物流配送路径问题研究的基础之上,结合物流配送路径中有道路拥堵的情况,本文构建了一个物流配送路径优化模型,该模型的目标函数包括基本运输成本、拥堵损耗成本以及惩罚成本,并且以总成本最小为物流配送路径的优化目标。采用这个模型能够达到降低配送过程的总成本、提高物流车辆配送效率以及提升客户满意度。为了更好的求解物流配送路径模型,本文提出了基于粒子群和人工蜂群混合算法,对于算法的改进包括再生新粒子机制和改进玻尔兹曼选择。在验证改进算法的有效性基础之上,利用所提出的改进算法对物流配送路径优化模型进行求解对比分析,结果显示能够降低物流配送中的总成本,有效的提升物流配送的效率,从而提高邮政快递企业的收益。本文设计并实现了物流配送路径优化系统,并对该系统的主要功能进行了测试。测试结果表明了物流配送路径系统能够满足实际物流配送中的路径优化需求,降低物流配送中的总成本,具有较强的实际应用价值。