随着市场压力的不断增大,客户需求的日益增多,许多企业不得不重新评价其车辆调度策略,目的是以最小的运输成本获取最大的利益。车辆调度是一种比较典型的组合优化问题,目前已经存在很多优化算法来解决该问题,但很多算法都存在各自的局限性,而新型的仿生算法——蚁群算法,具有正反馈性、鲁棒性、并行计算、协同性等特点,非常适合于解决车辆调度问题,并顺应车辆调度算法向智能化、仿生化发展的趋势。本文针对蚁群算法早熟停滞、收敛速度慢等不足,提出了针对车辆调度问题的改进策略,主要有以下几个方面:由于蚁群算法在选路时,计算量比较大,因此建立了候选城市表,并在蚁群算法的状态转移规则中加入了节约量启发信息,减少了选路的计算量,提高了算法的运算效率;针对ACS和MMAS算法信息素更新策略的不足,提出了三层信息素更新算法,并引入了2-opt局部搜索策略,使蚂蚁避免过早地陷入局部最优;为了更好地引导蚂蚁,提出了自适应参数调整策略,构造了求解车辆调度问题的改进蚁群算法;由仿真结果显示,改进蚁群算法能够更快速地搜索到更优解,能够有效地解决VRP问题;基于智能系统开发平台Gensym G2,建立了智能车辆调度系统,能有效地帮助客户分析优化车辆调度问题,提高企业的配送的科学化效率,同时降低了企业的成本,对企业的车辆调度系统发展具有一定的理论意义与应用价值。