21世纪是经济全球化的世纪，随着市场经济的深入发展，作为“第三利润源泉”的物流在我国的生产、分配、流通和消费的各个领域起着越来越重要的作用。物流配送是物流中一个重要的直接与消费者相连的环节，因此配送的地位十分突出，如何实现快速而准确的配送是企业在经营方面必须解决的重要课题。一般意义上的物流配送指配送中心按照不同客户多频度、小批量订货要求组织配送，其中主要内容是根据确定的货物量进行车辆的分配和配送路线的安排，亦即广受研究的车辆路线问题(Vehicle Scheduling Problem)。由于从事物流配送的汽车货运工作尤其是从事城市配送的汽车货运工作条件复杂，这就需要建立更加科学，优化的配送调度模型来满足顾客对于服务的高质量需求。 本文首先对物流配送车辆调度问题作了简要的概述，通过对问题的简化，给出了相应的数学模型。并对问题的常规求解思路作以介绍。第三章介绍了遗传算法的基本思想及车辆调度问题中遗传算法的应用。由于遗传算法固有的缺陷以及模拟退火算法局部寻优的能力，在遗传算法中结合模拟退火算法正好实现了优势互补，从而形成了退火遗传算法。接着详细介绍了退火遗传算法的步骤。第四章针对第二章简化后得出的物流配送车辆调度问题，给出一种新的染色体编码方式，使得运用退火遗传算法进行优化寻找运输成本最低解时，该算法能在一定范围内自动搜索所需的最优车辆数。最后用算例说明了在新的编码方式下，运用退火遗传算法解决物流配送问题的有效性和通用性。文章在最后对本文的研究工作做了总结，并指出了进一步的研究方向。