文 献 综 述 一、 引言 合理规划运输路线，不仅能够降低运输成本，提高配送效率，而且能提高顾客服务水平。

利用TSP模型来对配送中的回路问题进行探索，是现今比较科学普及的方法。

蚁群算法概念简单，求解结果较遗传算法更优，被认为是一种解决TSP问题很优越的方法。

车辆路径问题是物流配送优化中关键，是高物流经济效益、实现物流科学化所必不可少的，也是管理科学中的一个比较重要的研究课题。

自该问题提出以来，便很快引起了各个学科的专家与运输计划制定者、管理者的极大重视（其中包括运筹学、应用数学、物流科学、计算机科学等），并使该问题成为运筹学与组合优化领域的前沿与热点研究问题。

许多学者对该问题进行了大量的理论研究及实验分析，取得了极大的进展。

二、TSP问题和蚁群算法 旅行商问题， 即TSP问题（Travelling Salesman Problem）又译为旅行推销员问题、货郎担问题，是数学领域中著名问题之一。

假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制 是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。

路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。

蚁群算法，及ACO(ant colony optimization)又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。