本文针对有时间窗的车辆路径问题的求解模型复杂度大，求解算法效率不高的问题，提出了基于启发式变换的仿真优化方法求解该问题的新思路。阐述了基于启发式变换的仿真优化方法的原理，给出了利用矩阵分析和变换实现启发式变换的方法。通过深入分析有时间窗的车辆路径问题及其特点，引入矩阵变换的理论和方法，建立了有时间窗的车辆路径问题的矩阵模型；并以此为基础，构造了有时间窗的车辆路径问题的概率转移矩阵，并利用概率转移矩阵来生成问题的初始化方案；通过矩阵分析、矩阵变换，改进优化搜索策略，最终找到最优解或满意解。本文所做的主要研究工作包括： (1) 通过对仿真优化方法中仿真与优化算法之间的关系进行研究，从系统的角度考虑优化算法与仿真模型的关系，给出了基于启发式变换的仿真优化方法的原理，提出了基于启发式变换的仿真优化方法。 (2) 在对有时间窗的车辆路径问题特点分析的基础上，用邻接矩阵表示物流配送方案，通过矩阵变换的理论和方法，建立了有时间窗的车辆路径问题的矩阵模型。 (3) 以有时间窗的车辆路径问题的矩阵模型为基础，对客户点的时间窗和距离矩阵进行分析，构造了有时间窗的车辆路径问题的概率转移矩阵，并利用基于概率转移矩阵的初始化方案生成方法，产生有时间窗的车辆路径问题的初始化方案。 (4) 通过对成本矩阵和概率转移矩阵的分析，构建启发式规则，对初始化决策矩阵进行矩阵变换，改进优化搜索策略，最终找到最优解或满意解。 (5) 通过系统分析、系统设计的方法建立系统，实现基于启发式变换的仿真优化算法。用随机生成的VRP和国际上标准测试用例Benchmark problems对该算法的稳定性和有效性进行测试，结果表明该算法具有良好的稳定性，算法的求解结果在配送总成本方面优于已知的最优结果，证明了算法的有效性。 本文利用基于启发式变换的仿真优化方法求解有时间窗的车辆路径问题，具有一定的理论意义和实际价值。提出的概率转移矩阵、基于启发式变换的仿真优化方法对同类问题的研究具有借鉴作用。