蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的群体智能算法。蚁群算法具有自组织性和正反馈性,使其具有高度的适应性,因此被广泛的用于路径规划问题、图着色问题、集成电路设计、数据聚类分析等领域。但蚁群算法也具有收敛慢、易于陷入局部最优的缺点。因此,研究蚁群算法的改进具有重要的理论意义。随着经济全球化和信息化的发展,物流业迅速成为具有巨大潜力和发展空间的新兴服务产业,物流业也是我国十大产业振兴计划中的第十个产业。车辆路径问题是物流配送问题的理论模型,因此,研究车辆路径问题具有重要的实用价值。本文主要工作如下:1.讨论了蚁群算法的基本原理和发展过程,详细描述了蚂蚁系统、精英蚂蚁、蚂蚁排序和最大最小蚁群算法。讨论了蚁群算法的参数设置对算法性能的影响,以及蚁群算法的特点。2.针对带时间窗的车辆路径问题模型,本文提出了一种蚁群优化算法。该方法改进了状态转移概率,增加了时间窗的影响因子,并将信息素挥发率做递增调整。同时,提出了一种快速构造初始解的方法。通过与已知最优解的对比证明了该算法的有效性。3.讨论了蚁群算法在带时间窗同时送取货车辆路径问题中的应用,提出了一种混合蚁群优化算法。该算法增加了候选集策略,提前排除不满足条件的客户。并在蚁群优化算法的基础上继续改进了状态转移概率,增加了需求量的影响因子。该算法将蚁群算法与蛙跳算法相融合,先将蚁群排序后分组,再进化每个组内用三角概率分布选择出来的蚂蚁,进化步骤采用局部搜索算法,最后重新排序和分组,如此循环一定次数。实验表明将这两种群体智能算法相融合,减少了计算量,同时提高了解的质量。4.讨论了动态车辆路径问题,提出了并行蚁群优化算法。该算法将解决动态问题的过程分成了两个阶段,第一阶段通过混合蚁群优化算法来规划初始路径。第二阶段把工作日分成等长的时间片段,每个时间片段检查是否有新客户,有则重新规划路径。每次完成规划,信息素得到保留,继续参与下一次的规划,所以时间片段之间形成了正反馈,最终方案不断得到改善。同时利用了蚁群算法的并行性,引入了并行计算,每只蚂蚁并行的构建路径。实验表明,该并行蚁群优化算法不但提高了解决方案的质量,同时也减少了运算时间。