集装箱运输是现代物流产业中的重要环节，其中涉及到的两个关键问题是如何设计合理的车辆行驶路线和高质量的装箱方案。这两个问题分别都已经得到了广泛的研究，但对于两者的混合问题的研究非常少。将这两者有效结合，可以更大程度地优化资源配置、减少运输成本。 本文研究的问题是带有三维装箱能力约束的车辆路径问题(3L-CVRP)，是车辆路径问题的一个较新分支。该问题是三维装箱问题和车辆路径问题的结合，约束条件较多，具有一定的复杂性。本文设计了禁忌搜索与局部搜索相结合的算法求解3L-CVRP，整个算法可以分为两个层次：总体框架使用禁忌搜索算法排布每辆车的行驶路径，其中又嵌套一层效率很高的局部搜索算法求解装箱方案。 本文直接采用现有文献提供的测试数据，以各种不同的装箱约束条件进行了大量的实验。实验结果表明，本文提出的算法所得的结果要优于现有文献中的结果，求解较大规模数据时的效率也有明显的优势。