在经济全球化和信息化的浪潮中，现代的物流业已经成为以现代科技、管理和信息技术为支柱的综合物流系统。物流配送是物流企业增加利润的关键所在，而车辆调度问题是物流配送的核心问题，因此，对车辆优化调度问题的研究具有重要的意义。车辆优化调度问题是一个典型的NP难题，应用纯粹的数学方法难以求解。随着智能优化技术的发展，越来越多的研究人员用智能方法做出决策和判断，以使运输系统费用最低、效益最大。蚁群算法是一种新兴的搜索寻优技术，是从蚁群行为的研究中产生的。蚁群算法根据个体产生信息素，借助选择策略、信息素更新等操作，逐步逼近最优解。本文对现代物流配送车辆优化调度问题的理论、方法与模型进行了深入的研究。首先在回顾车辆优化调度问题研究现状的基础上，从模型分析和求解算法的角度研究了车辆优化调度问题：对容量限制车辆优化调度问题、有时间窗车辆优化调度问题、顾客满意度车辆优化调度问题以及随机车辆优化调度问题的模型进行了探讨，并介绍了求解车辆优化调度问题的算法。介绍了蚁群算法的基本思想、原理和模型实现，进行了算法分析，总结了一些参数选择的经验，并对一些典型的改进蚁群算法进行了简单介绍。然后针对蚁群算法在求解问题过程中容易出现停滞现象、收敛速度慢的缺点，提出了一种改进的蚁群算法，并将其应用于旅行商问题进行验证，结果表明了算法的有效性。最后在分析蚁群算法求解旅行商问题与车辆优化调度问题区别的基础上，设计了一种混合蚁群算法来求解车辆优化调度问题。编写了优化调度程序，应用实例对算法进行验证，通过与同类文献比较，表明了该算法对求解车辆优化调度问题的可行性。