随着现代智慧物流的发展,传统的车辆路径问题(VRP)模型已经很难满足现在客户多元化的需求。因此,动态车辆路径问题(DVRP)的研究对于现代智慧物流的发展至关重要。本文在国内外DVRP研究基础上,重点研究了新的DVRP模型和求解算法。本文主要研究工作如下:(1)结合前人对DVRP的研究,对动态车辆路径问题的研究现状进行了阐述,并总结了存在的问题与不足。同时,根据不同的约束条件,对车辆路径问题进行了归类与分析。此外,还对求解DVRP常用的算法进行分类介绍。(2)对动态单车场车辆路径问题进行了数学建模,设计了混合蚁群算法进行求解。算法首先使用改进的K-means聚类算法进行K值确定和配送区域划分,然后使用蚁群算法生成初始路径和最佳路径交叉优化算法进行路径全局优化,最后采用2-Opt算法进行局部路径优化。实验部分,不仅基于不同规模的数据集进行结果直接比较,同时还对车辆使用率、动态度以及算法收敛性进行分析,以此来验证模型和算法的有效性。(3)对动态多车场车辆路径问题(DMDVRP)进行了建模与求解。按照DMDVRP特征建立对应的数学模型,同时设计了蚁群禁忌算法和实时添加优化算法对问题进行求解。蚁群禁忌算法采用蚁群算法框架,融合了遗传算法的变异操作和禁忌搜索算法。对于新客户的添加和优化部分,设计了新的实时添加优化算法实现添加和优化同步进行。实验部分,经过与最新出版的学术论文实验结果对比,证明了提出的算法可以高效地解决DMDVRP。此外,本文还比较了实时添加优化算法的优化效果,实验表明这是一种高效的添加优化算法。