物流作为“第三利润泉”随着市场经济的发展，对日常经济活动的影响逐日显著。在物流中，配送直接与消费者联系，配送所引起的费用已经成为物流费用的核心，因此配送路径的优化调度成为物流业的前沿问题，物流配送车辆优化调度问题也随之成为组合优化和运筹学的研究热点。传统的物流配送车辆路径问题中各个任务点的需求只能由一辆车满足，本文解除了这个约束条件着重研究需求可拆分的车辆路径问题（SDVRP),并在该问题的基础上加入时间窗因素进一步研究带时间窗的需求可拆分车辆路径问题（SDVRPTW)。首先，本文对需求可拆分的车辆路径问题进行了全面的概述，分析建立了寻求满足配送要求的最短行驶距离的数学优化模型；然后在改进反应阈值和刺激信号值的基础上提出了一种新型的蜂群优化算法（BCO)解决该问题，并进行了仿真实验，实验结果验证了本文算法的可行性，且通过与其他典型算法的对比凸显了该算法较强的寻优能力；最后，描述分析了带时间窗的需求可拆分的车辆路径问题，并得出相应的数学优化模型，再次优化改进蜂群优化算法求解带时间窗的需求可拆分车辆路径问题，并在具体的实例上对算法加以验证。目前关于这两类问题的算法研究非常少，本文拓宽了它们的研究领域，同时也扩大了蜂群优化算法的应用范围。