中国快递业业务量快速增长的同时也涌现出一批问题。比如价格竞争、快递车辆违规上路、快件安全问题、受到快递企业运输能力的限制,持续增长的快递运输需求得不到及时满足等等。其中供需矛盾成为亟待解决的焦点问题。作为运输管理研究中的核心问题之一,车辆调度问题(VRP)受到专家学者们的高度关注,一度成为研究热点。本文着重研究有障碍域的快递车辆动态调度问题(Vehicle Routing Problem with Obstacle Area,VRPOA),通过基于蚁群算法的二维路径规划算法解决快递车辆线路安排和车辆指派问题,以期丰富蚁群算法解决车辆调度问题的应用场景,为快递企业进行车辆路径规划提供决策依据。本文以VRPOA问题为研究对象,关键在于集合蚁群算法和路径规划算法,使求解结果更快、更好。主要研究工作如下:首先,挖掘研究问题。通过阅读大量文献,对车辆路径问题的定义、分类、复杂度、求解算法做了详尽的总结,发现车辆路径问题的理论型研究已渐趋成熟,而考虑实际应用场景的应用型研究还有待拓展。其次,确定研究方法。通过文献阅读的积累,发现求解车辆路径问题这一类NP-hard问题需要使用智能启发式方法。蚁群算法现已成为求解离散优化问题的有效工具,且优势明显。MAKLINK图论可生成二维路径规划的可行空间,而Dijkstra算法是解决有向图中最短路径问题的有效算法,可以用于局部车辆路径调优。再次,模型构建。针对快递车辆路径问题,构建了以行驶总距离最短为目标的单目标数学模型,设计了算法和求解策略。最后,参照Benchmark Problems设计了算例。实验证明本文提出的基于蚁群算法的二维路径规划算法对于求解VRPOA问题行之有效。