商超配送问题一直以来整个物流运转的重要组成部分。通常来看,配送流程并不是一种在物流活动中的单一业务,而是与资金流,业务流,物流活动紧密结合的,主要包括资金流信息活动,业务流信息活动和最重要的物流信息活动,并且包括具有物流活动所需大多数要素的业务信息表单。配送作为物流系统的一部分,包含了众多物流活动所包含的内容与活动,并且可以认为这是物流的缩影,或者可以认为说是在小区域内所有物流活动的总体表现。配送经过装载卸载,外围包装,即时存储和车辆运输于一体,通过这一系列活动,完成了货物的交付目的。A公司负责北京市内多个商超类型客户的运输配送业务,涉及米面粮油、日用百货等商品。考虑到部分客户的仓库距离较近,并且配送范围都在北京及周边地区,所以A公司采用多客户共同配送的模式来整合运力资源。对于A公司物流中心的实际作业而言,配送车辆路径的选择是最重要的组成部分。所以如何经济高效地求解配送车辆路径优化问题（VRP问题）,是提高企业运输效率以及企业节省成本的关键。当无法充足的利用运输资源时,在车辆路径中就会存在一些迂回运输路径问题以及存在车辆的无货行驶率较高的问题。现在大部分学者对车辆调度问题与VRP都集中在对算法效率优化的研究,因为随着顾客的增多,算法的计算时间也随着问题规模增长呈指数化增加。随着社会经济的不断发展,客户对物流配送提出了越来越高的要求。A公司服务的客户基本都是要求硬时间窗,如果未在规定的时限内送达,那么服务将会被拒绝。此外,北京的限行政策也越来越严格,在指定时间内（送货时间）会存在许多的限行区域。本论文结合目前国内商超物流配送的大环境以及路径规划问题的现有学者的研究,对A公司的实际问题进行探索挖掘与深入研究。首先针对A公司的常用行驶路线进行调查,得到了目前A公司配送的客户的基本信息以及A公司配送成本构成,并且找到现有的Solomon数据集,对其研究发现与A公司的配送大环境基本类似,由此选择Solomon数据集来模拟A公司的实际问题,不失一般性;其次找到A公司的配送模型与VRPTW模型和CVRP模型的结合后的模型类似,因此,A公司的问题转化为解决VRPTW模型和CVRP模型的结合后的模型,并且在研究中发现在启发式算法里蚁群算法相较于其它算法来说更适用于TSP模型（VRP模型简化版）,在使用蚁群算法的同时,还使用Gurobi求解器进行求解,在调查研究后发现Gurobi求解器相较于其它求解器来说速度更快;然后对蚁群算法展开研究,得到了一种基于传统蚁群算法的两阶段并行优化蚁群算法,对其展开研究后,使用python语言对精确解法（Gurobi求解器）,蚁群算法,改进蚁群算法进行模拟和数值分析,并且在其它学者的文献中找到两种类似的改进蚁群算法,最后将上述的所有算法得到的最小成本结果与运行时间结果进行横向对比得出本文算法的可行性。