时间依赖型车辆路径规划问题(TDVRP)，是研究路段行程时间随出发时刻变化的路网环境下的车辆路径优化．传统车辆路径问题(VRP)被证明是NP-hard问题，因此，考虑交通状况时变特征的，TDVRP问题求解更为困难．本文设计了一种TDVRP问题的改进蚁群算法，采用基于最小成本的最邻近法(NNC算法)生成蚁群算法的初始可行解，通过局部搜索操作提高可行解的质量，采用最大-最小蚂蚁系统信息素更新策略．测试结果表明，与最邻近算法和遗传算法相比，改进蚁群算法具有更高的效率，能够得到更优的结果；对于大规模TDVRP问题
