合理的车辆调度，不仅可以加快企业对客户需求的响应速度，提高服务质量，增强客户对物流环节的满意度，还可以降低服务商运作成本，提高物流经济效益。目前，车辆调度基本上还处于人工经验阶段，无法满足大规模客户集中配送与低成本统一调度的要求。因此，大规模客户车辆优化调度问题研究及其在真实路网模型中的应用，对扩大配送中心服务规模，提高配送系统运作效率具有重要的理论意义与应用价值。　　 首先，根据车辆优化调度问题的分类、性质和求解方法，对纯卸货、非满载、单车场、单车型、闭合式、确定性以及时间窗约束的车辆调度问题建立了数学模型；通过对地理信息系统功能、应用及二次开发方法的研究，根据应用型地理信息系统的特点，确立了车辆调度系统的基本框架与开发步骤，为系统功能目标实现奠定了基础。　　 车辆优化调度算法研究重点在于扩大问题的研究规模，实现大规模客户有时间窗约束复杂车辆调度问题的有效求解。通过将PFIH算法核心思想——最佳客户插入原则与遗传算法相结合，解决了初始种群可行解概率低、个体相异程度差等问题；并实现了以路径首客户编码方式代替传统的全部客户编码，缩短了染色体长度，从而保障了遗传算法求解大规模客户车辆优化调度问题的有效性。经Solomon数据验证，通过与其它算法结果比较，验证了该方法可行性与优越性。　　 为实现基于路网模型的车辆调度功能及其数据管理功能，对地理信息系统MapX控件技术及MapInfo格式数据文件的存储与访问进行了研究，实现了电子地图数据加载、图层创建与编辑等功能，并为信息数据的管理、查询与修改等交互功能实现奠定了基础;通过对最短路径算法的研究，实现了路网模型中客户间最短路径计算，其计算结果是遗传算法进行客户服务顺序优化的前提;此外，应用动态链接库技术对车辆调度功能进行模块化开发，使其开发语言不受应用程序开发环境的限制，并实现了实时加载，不仅节约内存，而且提商了应用程序运行速度。　　 在车辆调度系统关键技术研究的基础上，对系统模块结构、功能结构与工作流程进行了详细设计，并成功实现了道路网模型中大规模客户车辆调度方案的输出与显示及客户信息查询与修改、客户添加与删除等基本管理功能。