随着经济和科学技术的快速发展,网上购物逐渐成为一种流行趋势,这种现象带动了物流业的快速发展,那么建立合理化的物流配送系统则成了当务之急。其中,最关键的环节之一就是配送车辆路径的优化。物流配送本质上是路径优化问题,属于NP难问题,问题规模的不断扩大使得传统算法不能在有限时间内计算出最优解,因此受仿生学的启发,人们提出许多启发式优化算法,这就为解决难处理的路径优化问题提供了新思路。蚁群算法是模拟自然界蚂蚁觅食行为的一种启发式算法,在解决车辆路径优化(VRP)、旅行商问题(TSP)等各种组合优化问题上取得了较好的效果,但是传统的蚁群算法存在搜索时间长、容易陷入局部最优解等缺点,针对上述问题,本文在蚁群算法中引入遗传算法中的一些遗传算子操作,具体实现过程中做出改进。本文首先对物流配送路径优化问题建立带有约束条件的数学模型并编码,然后让蚂蚁同时从配送中心出发,并对循环次数进行分组,组内实现搜索和复制,组外进行变异、比较和更新信息素,在组外更新信息素的目的在于增加阶段最优解路径上的信息素浓度,加快下一组出发的蚂蚁搜索出最优解的速度。