随着社会分工深化和经济快速发展,物流的功能和作用也在不断加强。物流系统研究的重点是物流配送的优化。在现实生活中,为了使物流配送企业优化配送路径、降低配送成本和提高经营管理水平,增加企业的竞争能力,必须对配送问题中车辆路径问题进行深入地研究。车辆路径问题不仅是配送问题中的核心,也是研究的焦点之一。在实际中合理安排车辆路径能有效提高运输效率,降低服务成本。自车辆路径问题提出以后,国内外的专家学者就对其开展了广泛的研究。目前己经产生出多种成熟的算法,为后人继续研究提供了基础。本文首先分析了车辆路径问题的研究现状,给出了车辆路径问题的一般描述及分类,并对常用求解车辆路径问题的算法进行了总结。其次,介绍了粒子群算法的基本概念、数学模型和算法流程以及捕食搜索策略的基本思想及算法流程。在此基础上,本文设计了一种对车辆路径问题进行求解的算法——基于捕食搜索策略的粒子群算法。该算法通过对捕食搜索策略限制的调节,来实现粒子群算法搜索空间的增大或减小,从而达到探索能力和开发能力的平衡,使粒子群算法求得更好的最优解。用C++语言编程实现并将其应用于实例,优化了实例中的车辆路径,证明了该算法的有效性和可行性。最终得出该算法是求解车辆路径问题的一个可行方法的结论。