在物流研究领域中,车辆调度问题是一个具有十分重要理论和现实意义的问题,车辆配送路线的合理与否对于配送速度、运营成本以及经济效益有很大的影响。因此采用科学合理的方法确定配送路线是物流配送活动中非常重要的工作,通过对复杂的配送系统进行优化,可以大幅度提高资源的利用率。目前动态调度问题在物流等行业的研究大多集中于软件研究,制作可用于演示、规划设计、仿真模拟的实验平台还相对较少,因此,本文以蚁群算法为中心,通过两种改进的蚁群算法分别对文中所述的两类动态车辆调度问题进行了分析与仿真研究。并采用CC2430芯片作为小车的驱动控制,通过Z-Stack组建了ZigBee无线通信网络,搭建了动态调度的模拟演示系统,通过此系统可以直观地感受到整个动态车辆调度的过程,也可以为类似物流系统的规划设计、改进、模拟、预估等提供有利的帮助。本文针对动态的车辆调度问题,主要做了以下几方面的工作：1.首先描述了车辆调度问题,并根据影响车辆调度问题的因素对其进行了分类,在此基础上给出了两种常见的车辆调度问题的数学模型；接下来对动态的车辆调度问题进行了相关描述,介绍了两种处理动态车辆调度过程中实时信息的方法。2.介绍了本文所采用的蚁群算法的基本原理及其特点,并分析了其优缺点,针对基本蚁群算法的不足之处改进了两种蚁群算法：自适应蚁群算法和最大最小蚁群算法,分别对其原理和求解步骤进行了详细的介绍。3.系统硬件设计：介绍了本系统的设计思想与总体框架,详细介绍了模拟调度系统中配送车辆的智能小车的实现过程及各模块的原理。4.采用自适应蚁群算法对集货或卸货非满载车辆调度系统进行求解,运用MATLAB对其进行了仿真分析；采用最大-最小蚁群算法带时间窗的车辆调度系统进行求解,运用MATLAB对其进行了仿真分析。最后通过硬件系统对集货或卸货非满载车辆的动态调度优化模型进行了模拟演示。