交通运输作为国民社会经济活动中主要载体，它在各个行业的流通领域中发挥着非常重要的作用，是国家和国民经济发展的大动脉。然而，由于车辆数目的不断增加，道路负荷日益的加重，道路阻塞、环境污染、交通事故频发等问题越来越严重。随着这些社会问题逐渐突出，智能交通系统应运而生，它是目前公认的能全面有效地解决上述一系列问题的最佳途径。车辆路径优化问题是智能交通中的主要内容，在物流行业中具有非常重要的作用。车辆路径优化问题的研究不仅有助于解决能源短缺，交通拥堵，大气污染等一直以来困扰着人们的社会问题，实现资源、环境、效率方面的统一，而且可以促进物流业的进步和社会经济的有序发展。本文以提高物流配送的配送效率为目标，结合蚁群算法对配送车辆路径的优化进行研究。本论文主要内容如下：首先，论文以交通运输中物流配送为背景，阐述了本文的研究背景、研究目的以及研究现状，论述了车辆路径优化的重要性。并对车辆路径优化问题进行详细的描述，包括问题的提出、问题的研究要素以及车辆路径优化问题的分类。其次，指出对这类问题的求解主要是运用群集智能优化算法，并以群集智能优化算法中四个具有代表性的优化算法为例，对其原理进行了阐述，并分析了其特点，进而从优缺点及适用性方面对各类算法做出了比较。由比较结果可知蚁群算法在解决NP-hard问题时效果较好，是现代启发式算法中性能较强的算法，考虑到本文采用蚁群算法作为优化方法，介绍了蚁群算法的基本思想、基本模型以及算法的实现步骤，为后面章节对蚁群算法的改进奠定了理论基础。再次，基本蚁群算法具有易陷入局部最优、搜索效率不高等缺点，针对蚁群算法存在的这些不足之处，分别从算法的路径选择、信息素更新策略、信息素扩散、初始解的启发四个方面进行改进，并给出了改进蚁群算法的基本实现步骤。最后，为了验证改进蚁群算法在求解车辆路径优化问题中的有效性，本文选取了CVRP标准库VRPLIB中的两个典型问题作为实验对象，利用Matlab软件进行程序设计及仿真实验，验证了改进蚁群算法在该问题的解决上是有效、可行的；并对蚁群算法主要参数进行了优化，给出了一组较为理想的参数取值。