我国现代化建设和城市化发展迅猛推进,现代物流业扮演的角色愈来愈重要,人们对物流服务的配送距离、时间、速度以及成本等要求越来越严格,使物流服务过程中的时效性和经济性得到足够重视,与此同时,军事物流当中的车辆路径问题也引起军队后勤保障领域的高度重视,进而引进了相当数量的高素质人才和技术手段。然而,基层部队地理位置偏远且鲜有机会进行培训和学习,再加上专业人才稀缺和技术手段落后,在工作和生活中对车辆路径的选择不能满足“低耗高效”的需求,导致运输时间过长和运输成本过高。因此,本文对基层部队车辆路径问题进行研究。为了设计贴近基层部队实际的车辆路径选择系统,首先,论文在概括车辆路径问题和蚁群算法研究现状及理论的基础上,运用现代物流、军事物流以及应急物流相关理论,通过总结军事物流中车辆路径问题的已有研究,系统分析基层部队运转过程中经常出现和频繁使用的车辆路径问题,将其归纳为两种类型的四种情况,即分为平时状态非满载和满载情况,以及非战时应急状态下一般紧急和特大紧急突发情况。其次,论文针对具体类型的车辆路径问题构建四类模型,运用改进的蚁群算法对其求解,采用变“一步转移”为“遥望全局”和变“固定值”为“动态调整”这两个手段,针对蚁群算法不足改进算法,同时,结合实验分析归纳“三步走”的方法,有针对性的拟定应用于基层部队车辆路径问题的最佳参数组合。此外,在对非战时应急状态下两种情况路径问题进行求解时,引入聚类思想,运用基于蚁群信息素的改进k-means聚类算法对任务单位坐标进行聚类分片,选择出临时集散地后再进行路径规划。最后,运用MATLAB软件结合算例数据进行仿真验证,证明本文改进的算法是可行有效的,一定程度的优化了输出结果,并且依托MATLAB提供的图形界面平台—GUI程序,设计了路径选择系统。论文还结合欧式距离和曼哈顿距离对计算距离公式进行改进,使其更贴合实际运用情况。