伴随着国民经济平稳快速的增长,目前我国物流行业发展十分迅速。物流配送车辆优化调度问题(Vehicle Routing Problem)是物流管理中的关键问题。对于车辆路径问题(VRP)的研究,不仅有助于提高物流配送过程中的企业效率,提高物流企业的服务水平,满足客户对物流时效性的要求,而且对于企业节约成本,提高车辆的利用效率,实现资源优化配置,加速周期循环都有着非常实际的意义。　　 本文在详细分析国内外对车辆优化调度问题(VRP)研究现状的基础上,对VRP问题进行了深入的研究和分析。针对有容量限制的VRP问题,本文运用两阶段任务法,利用SOM网络的聚类功能,对客户点进行分群聚类,并进行适当的调整,将大规模的VRP问题化为简单的小规模的TSP问题,并用MAX-MIN蚁群优化算法进行优化。通过Matlab编程,实现对路径的自动寻优。并通过具体实例,得到运算结果,与其他优化算法相比较,结果较理想。证明本文提出的算法对于有容量限制的VRP问题是一种有效、可行的算法。