多车场车辆路径问题（Multiple-Depot Vehicle Routing Problem，MDVRP）是一个应用性很强的问题。现代商业的发展，使得企业的运输调度问题越来越复杂，随着企业业务范围的拓展，单个配送中心的运输模式难以满足需求，多车场运输调度问题应运而生。多车场车辆路径问题，是指车辆从多个车场出发为一定范围内的客户点提供配送服务，通过设计车辆的行驶路径，达到最小化运输成本的目的。运输是物流过程中的一个环节，它不是单独存在的。物流各环节相互影响，单纯考虑某一个环节的成本最小化并不一定能使整体效益最大化。本文在多车场运输调度问题的基础上加入上游补给的环节，研究综合考虑补给成本和运输成本这两项成本，并使之最小化的车辆调度问题。主要从以下三个方面做了一些研究性工作：二级配送的多车场车辆调度问题、二级配送的多车场拉格朗日松弛问题、智能优化算法和标号法（动态规划）的应用。首先，绪论包括论文的研究案例介绍、研究的目的和意义、文献综述等；然后，对多车场车辆路径问题的几种主要研究方向、求解方法进行简要介绍，并概述本文所研究问题的创新点；再次，重点研究基于不同补给方式的多车场车辆路径问题，包括数学模型的建立、所采用的智能优化算法及改进；接着，由于该问题暂无文献中的比较对象，因此建立其拉格朗日松弛问题，包括模型建立，算法改进等，借以检验本文所提禁忌搜索算法的效果。最后根据问题设计随机算例，并比较智能优化算法获得的上界与拉格朗日松弛的下界的差值，进行相应结果分析。