全球一体化和企业之间的激烈竞争环境对第三方物流企业的要求越来越高。然而,现有针对车辆路径规划问题的研究大多数只考虑了单一约束条件,这并不能满足物流业实际应用中的复杂要求。因此本文介绍了带三维装载和时间窗约束的车辆路径规划问题。三维装载约束和时间窗约束是物流业中常见的两个约束条件。本文介绍的问题模型可适用于电子商务、农产品运输等实际应用场景。为了解决提出的新型车辆路径规划问题,本文结合禁忌搜索和人工蜂群算法的思想,构造了新型禁忌-蜂群混合算法。由于本文讨论的新型路径规划问题并没有现有的测试数据与对比结果,因此我们根据实际情况为该问题构建了新的测试数据。提出的算法还被应用于Solomon的带时间窗约束的车辆路径规划问题,以验证算法的高效性和正确性。实验结果表明在Solomon的测试数据中,本文提出的禁忌-蜂群算法在多数测试样例中可以用更少的总运输路程完成配送任务。传统的启发式算法在解决NP问题的时候相比精确算法有着时间消耗优势,然而随着问题规模和复杂性的增加,传统的启发式算法仍存在耗时较长的缺陷。尤其本文的禁忌-蜂群算法属于种群算法,需要解决的带三维装载和时间窗约束的车辆路径规划问题包含了两个NP子问题,解决问题需要的时间开销较大。因此本文设计了禁忌-蜂群算法主从模型算法框架,并将其实现在Spark计算平台。实验结果表明分布式计算框架可以有效提高算法效率,减少时间开销。