21世纪,我国GDP总量飞速上升,许多行业蓬勃发展,特别是如今蒸蒸日上的物流行业,更是我国经济发展的基础性支柱行业,但是由于物流运输水平受限于高额的物流运输成本,所以很大地阻碍着国内许多物流企业的发展。这就使得怎样有效提升物流运输水平进而节约物流运输成本成为学术界和行业界的十分重要的课题。基于物流行业的早期运作方式,学术界提出了车辆路径问题,为此国内外学者做了大量的研究且取得了许多不错的研究成果,但是随着科学技术的发展,如今的物流行业遇到的车辆路径问题也更加复杂多变,从而衍伸出更多的问题--多约束车辆路径问题、多中心车辆路径问题以及多目标的多约束多中心车辆路径问题,对于这些衍伸问题国内外学者研究不多,特别是对于多目标的多约束多中心车辆路径问题的研究更是欠缺。基于此本文首先给出了车辆路径问题及其衍伸问题的研究背景,分析了目前车辆路径问题及其衍伸问题方面的研究成果,通过参阅国内外文献综述与研究成果,分别对基本车辆路径问题、多约束车辆路径问题以及多目标的多约束中心车辆路径问题进行了详细分析并建立相应的数学模型。然后在这些建立好的模型基础上,深入研究启发式优化算法的方法原理,针对目前国内外应用于基本车辆路径问题和多约束车辆路径问题较好的启发式优化算法进行了分析和改进,并提出了两种改进的启发式优化算法,使其更为有效地解决相应的车辆路径问题。随后针对更现实更复杂的多目标的多约束多中心车辆路径问题,借鉴混合优化的思想,创新地将粒子群算法、遗传算法和蚁群算法进行了分阶段混合,提出了一种以蚁群算法为主的混合型多目标蚁群优化算法,较好地解决了多目标的多约束多中心车辆路径问题。同时,本文对所提出的算法都进行了详细的实验,将所提出的算法和目前国内外物流企业在车辆路径问题及其衍伸问题运用最好最多的禁忌搜索算法、变邻域搜索算法和最大最小蚁群算法在国际公认的Solomon基准数据集进行对比测试。实验结果显示,两种改进的启发式优化算法都能更加有效地求解相应的车辆路径问题,而且提出的混合型多目标蚁群优化算法也非常适用于求解多目标的多约束多中心车辆路径问题。最后本文将提出的混合型多目标蚁群优化算法应用于实际,并在软件工程的基础上设计了一款多约束多中心物流规划系统,为国内外物流公司解决复杂的多目标的多约束多中心车辆路径问题提供一种有效的参考和借鉴。