随着信息技术的发展,物流作为“第三利润源泉”正受到日益广泛的重视。在现代物流中,配送是一个与消费者直接相连的重要的环节,在物流的各项成本中,配送的成本占了相当高的比例,因此,如何合理的安排配送线路对物流配送企业来说具有十分重要的意义。带时间窗约束的车辆路径问题(Vehicle Routing Problem With Time Windows,VRPTW)是在满足多样化用户需求的前提下来实现车辆路线的合理安排,它是一个NP-Hard问题,用启发式算法求解该问题已成为人们研究的一个重要方向。蚁群算法作为新兴的仿生优化算法,因其具有分布式计算,自组织性和正反馈等性质而在VRPTW问题上得到广泛应用。本文以蚁群优化算法的思想为基础,分析了蚁群算法搜索时间长和易于出现早熟停滞现象的主要原因,并针对此在信息素更新方式上进行了改进,同时引入最近邻域算法及局部最优搜索策略,有效地抑制了收敛过程中的时间过长和早熟停滞现象,并提高了解的质量。最后利用Benchmark Problems中的试题进行仿真实验,并对结果进行分析,证明了改进的蚁群算法求解VRPTW可以提高解得质量,远远优于基本蚁群算法的性能。