随着垃圾问题的日益严峻，人们对城市生活垃圾的管理也不断加强，已经贯穿到垃圾的整个生命周期。然而在垃圾的整个管理系统中，消耗在垃圾收运上的费用在整个垃圾处理费用中占有相当大的比例。因此，研究垃圾收运系统的优化对降低垃圾处理成本具有重要的现实意义。　　 本文从分析目前垃圾收运现状入手，分析了垃圾收运系统的相关环节及收运系统的相关影响因素。在分析城市生活垃圾收运系统特征的基础上，根据目前的城市生活垃圾收运方式，提出了垃圾收运车辆路线优化问题。并且明确垃圾收运线路优化问题实际上是一类车辆路线问题（Vehicle Routing Problem，VRP），它们有本质上的共同点。参照解决VRP的数学模型，我们首先建立了基本的垃圾收运线路的优化模型，它可以解决对垃圾收运车辆比较单一的情况下的垃圾收运问题，也是建立多车型垃圾收运模型的基础。随后在基本数学模型中，加入车型的选择，建立多车型的垃圾收运模型。　　 在模型的算法实现过程中，本文采用了目前被广泛应用于解决组合优化问题上的蚁群算法，作为一种新兴仿生优化算法，蚁群算法具有正反馈机制、分布式计算和鲁棒性强等优点，但也存在着一些缺点。通过分析算法的特点和相关参数对算法性能的影响等方面，结合垃圾收运具体问题，对算法进行改进，得到了适合本文的垃圾收运的优化算法。并且在通过对北京市某区的垃圾收运线路进行优化，得到的优化线路比原来的行驶线路缩短了一半以上，耗油量也大大降低。从而说明，本文对垃圾收运线路优化系统的研究是成功的，改进的蚁群算法应用在垃圾收运问题上是可行性的，为垃圾管理工作者的决策提供了参考意见。同时，也为解决目前的多车型的物流问题提供了新的思路。