集配送一体化车辆调度问题是车辆调度问题的一种扩展形式，它将原有车辆调度问题中只考虑配货业务或者只考虑集货业务整合到一起，即在求解该类问题时要同时考虑配货业务与集货业务。随着物流行业集约化发展的进程逐步加快，越来越多的物流企业开始尝试将这种整合优化业务纳入到自己的企业运营中来。因此，集配送一体化车辆调度问题不仅是一个学术问题，也是一个具有实际价值的应用问题。现有文献中对集配送一体化车辆调度问题的求解方法大都采用传统的启发式算法，这类算法虽然能够求解出可行解，但是解的质量不高，直到最近一两年才有相关学者将智能型的启发式算法应用到该领域的研究中。蚂蚁算法是一种群智能优化算法，由于在求解组合优化问题时具有良好的性能而广受关注，但是蚂蚁算法在实际应用中存在着求解时间过长的问题。本文在前人研究成果的基础上，将禁忌规则引入蚂蚁算法，提出了带有禁忌规则的蚂蚁算法——TAS，并将该算法应用到集配送一体化车辆调度问题中进行求解。具体工作内容及成果包括：1.针对现有蚂蚁算法需要过多迭代步数才能求得最优解的问题，提出了一种带有禁忌规则的蚂蚁算法，并将该算法应用到TSPLIB中的算例eil51，结果显示算法在迭代200次后就收敛到最优整数解426。2.将改进的蚂蚁算法分别应用到单一配送中心和多配送中心情形下的集配送一体化车辆调度中，并与算例的已知可行解进行比较。结果显示利用本文提出的算法求解集配送一体化车辆调度问题时能获得更优解。3.针对求解集配送一体化车辆调度问题时可能存在的低满载率问题，提出了一种基于配送订单可重组前提下的车辆调度与车辆装载的整合优化问题，并通过两阶段改进蚂蚁算法对问题进行求解，求解结果显示这种设计方式能够有效提高车辆的满载率。