随着市场经济的发展和物流专业化水平的提高,物流配送业得到了迅速发展。在物流配送业务中,配送车辆调度问题涉及面较广,需要考虑的因素较多,对企业提高服务质量、降低物流成本、增加经济效益的影响也较大,是物流系统优化中关键的一环,也是电子商务活动不可缺少的内容,可以说对物流配送车辆优化调度进行系统研究是物流集约化发展、构建综合物流系统、建立现代调度指挥系统、发展智能交通运输系统基础。在现实生产和生活中,邮政投递问题、公共汽车调度问题、电力调度问题、管道铺设问题、计算机网络拓扑设计问题等可以抽象为物流配送车辆调度问题。因此,本文将物流配送车辆调度问题作为研究对象,具有一定的理论和现实意义。物流配送车辆调度问题作为一个有约束的组合优化问题,属于NP难题(Nondeterministic Polynomial Problem)。随着问题输入规模的扩大,求解时间呈几何级数上升。本文中讨论用智能算法中的遗传算法来求解车辆调度问题。本文首先分析了物流配送中车辆调度优化问题的概述,以及该问题提出的基础上,对该问题常用的两类VSP进行了描述、数学模型分析以及相应的求解算法的分析;然后在对遗传算法详细介绍的基础上,对配送路径优化问题应用MATLAB7.0实现了对遗传算法效果的仿真和比较分析,验证了遗传算法解决配送路径优化问题的可行性;在接下来的第四章分析了非满载车辆优化调度遗传算法中的旅行商问题、一般车辆优化调度问题以及时间窗车辆优化调度问题分别进行了遗传算法设计,以及实验模拟分析;在第五章分析了考虑到物流配送的日常调度作业工作量很大,运输车辆较多的情况下,单纯采用人工方法在规定时间内连续确定配送车辆整体调度的每日最优方案更是不可能的的情况下,提出建立物流配送车辆优化调度系统,就需对物流配送车辆优化调度算法计算机实现,并在该章节讨论了与之相关的数据处理及算法的实现过程。