随着经济的发展,在未来市场的竞争中,物流作为“第三利润源泉”将起到举足轻重的作用。同时,现代智能物流系统也是当今研究的热点之一。物流配送是物流系统中一个重要环节,对其进行优化是物流企业实现提高效率,降低成本,提高客户满意率与企业竞争力的重要手段。因此,研究物流配送中的车辆调度需求,建立车辆调度数学模型,并提出有效的、对一般车辆调度问题具有一定适用性的智能优化方法,继而研制出车辆调度系统的研究具有重要的理论意义和实用价值。本文首先明确了物流配送车辆调度问题等的相关概念,讨论了调度需求及其约束条件,建立了约束环境下的车辆调度模型,在理论上对配送车辆调度问题进行了研究并对其各类常用解决方法作了简单比较。其次选定了蚁群算法来解决车辆调度问题,详细介绍了蚁群算法的产生、发展、研究现状,分析了蚁群算法的原理和实现流程,以及该算法在车辆调度问题中的应用。同时对基本蚁群算法的优点及不足进行了简单分析,针对蚁群算法在搜索初期收敛速度慢和易收敛于局部最优解的缺陷提出了改进方法。在改进算法中,利用蚁群算法易与其他启发式算法相结合的特点,将蚁群算法与遗传算法进行复合,并通过增加概率选择机制来提高求解效率,最终实现了算法的有效改进,解决了基本蚁群算法求解问题的缺陷,保障了改进算法求解实际问题的有效性。为进一步验证改进算法的可行性、适用性,本文通过开发的程序对车辆调度问题进行了仿真,直观地将问题求解,取得了较满意的成果。实验结果表明改进型蚁群算法性能优良,能在较短时间内求得车辆调度问题较满意的全局最优解。