随着现代商业的发展,物流配送作为“第三方利润源泉”在国民经济建设中的所起的作用日趋重要。而车辆路径问题又是物流配送中的核心问题。因而对车辆路径问题的研究具有非常重要的意义。在实际生活中,大型的物流企业拥有多个配送中心,从而,多车场车辆路径问题逐渐成为车辆调度问题中新的重要研究方向。多车场车辆路径问题属于NP-hard问题,求得最优解相当问难。因此,用启发式算法求解该问题就成为人们研究的一个重要方向。本文将在建立多配送中心车辆调度问题数学模型的基础上,研究采用蚁群算法对其求解。本文主要研究了两类多车场车辆路径问题的蚁群算法,首先研究了以总路程最短为目标的多车场车辆路径问题的改进算法,提出先分车辆后指派车场的处理思路,通过对传统Split算法改进给出分配车辆方法,利用网络流算法给出指派车场的优化算法,并且给出求解该问题的蚁群算法的步骤,通过算例结果比较说明了算法的有效性。然后研究了以最快完成为目标的多车场车辆路径问题的变异蚁群算法,给出多车场最快完成车辆路径问题的描述,运用动态规划方法给出分配车辆的算法,利用网络流算法给出指派车场的优化算法,将多车场最快完成车辆路径问题转化为求解最优客户顺序的问题,并且给出求解该问题的变异蚁群算法的步骤,通过算例结果比较说明了算法的有效性。