近几年来,物流作为促进经济增长的“第三利润源”,受到了国内各行各业的极大重视并得到了迅速的发展。配送是物流中的一个重要的、直接与消费者相连的环节,在配送业务中,配送车辆调度问题对配送的速度、成本、效益有着直接的影响,是关键一环。基于国内外在此问题上的研究现状和中国的实际情况、特点,本文主要围绕有时间窗的多车型、多中心车辆调度问题的数学模型的建立和所用算法进行了研究和探索,在此基础上开发了物流配送车辆优化调度模拟系统。具体工作如下:　　1)在前人建立的单车型、单中心车辆调度问题模型的基础上,考虑了多中心、多车型、有时间窗等情况,建立了有时间窗的多车型、多中心车辆调度问题基于直观描述的数学模型。　　2)在对蚁群算法进行深入分析和研究的基础上,对其中最大——最小蚂蚁系统(MMAS)进行了改进,改进了算法的信息素更新方式,并采用了一种新的动态自适应信息素更新策略,实验证明改进后的算法提高了全局搜索能力,加快了收敛速度;针对有时间窗的多车型、多中心车辆调度问题,吸收了多态蚁群算法、小窗口蚁群算法和相遇问题蚁群算法的思想,提出了一种解决此问题的改进分类分组MMAS算法,对算法的选择机制、转移机制、约束条件的处理等进行了详细的设计,使改进后的算法更适合求解问题,并用实验检验了算法的可行性和有效性。　　3)在应用改进的分类分组MMAS算法求解有时间窗的多车型、多中心车辆调度问题的基础上,设计并实现了基于B/S结构分三层即表现层、业务逻辑层和数据持久层的物流配送车辆优化调度模拟系统,合理地对各中心的车辆进行统一管理、调度,达到了对配送车辆优化调度的效果。