车辆路径问题在物流、组合优化以及管理学领域等都受到许多学者的广泛关注，许多实用的理论方法已经运用到实际案例中，对人们的日常生活生产都起到了较大的影响。车辆路径问题作为物流分配的关键环节，与人们生产生活息息相关。因此，研究出一种合理的车辆路径求解算法，对物资进行合理的分配，以获得低成本投入、高效服务的回报，不仅是一个挑战也具有一定的科研价值。文章针对目前车辆路径问题的研究现状，对主要的车辆路径模型及各种求解算法进行了综述。其中车辆路径问题的模型从简单的静态车辆路径问题（VRP,vehicle routing problem）、带时间窗的车辆路径问题（VRPTW，vehicle routing problem with time window）、取送货的车辆路径问题（VRPPD，capacity vehicle routing problem with timewindow）模型，发展到动态、随机和模糊的较为复杂的车辆路径问题模型，求解算法也从最初的精确算法发展到启发式算法、智能优化算法等。针对当前车辆路径问题研究的一个热点模型—VRPTW，文章主要通过对传统的粒子群优化算法（PSO，Particle Swarm Optimization）进行改进，并用于求解带时间窗的车辆路径问题。粒子群优化算法是一种有效的寻优算法，该算法的思想基于鸟群觅食过程中产生的由路径、方向与速度等构成的最佳路线，由于其与VRP问题的一个天然结合性，因此，能够使其方便地解决VRP问题。算法的优点是算法涉及参数少（主要是速度向量和方向向量），且解质量较高等特点。然而，与几乎所有的启发式算法一样，传统粒子群优化算法的全局搜索上能力不足，容易导致算法提前陷入局部最优。因此，本文提出的改进粒子群优化算法对传统粒子群优化算法在以下几个方面进行了改进：1、对传统PSO算法的速度公式和位置公式进行重构；2、粒子表达式和粒子健康度的评估。3、引入交换子和交换序加强全局空间的搜索。4、引入变异机制改进种群质量。文章将改进算法用于解决带时间窗和载重量限制的车辆路径问题，更接近实际生活中的物流管理问题，要求在最大程度上满足客户的服务需求，且满足所有限制条件的前提下，寻找最优路线；粒子在寻优过程中扮演重要的角色，它的健康程度直接决定下一代种群的质量，所以文章引入评估机制来保证优秀个体的延续；对于解中的点与点的交换往往带来意想不到的效果，通过交换子和交换序得到解的新排序，获得新的组合优化。文章最后通过Solomo₁00标准测试数据集对改进的粒子群优化算法进行了模拟试验，实验结果表明：改进算法在寻找最优路径过程中，与其他同类算法相比，数据集试验所需的迭代次数更少，且在有限的时间范围内获得最优解的概率更大。因此，文章提出的改进算法是有效的。本文根据现实情况以及目前该领域的研究热点，对不同的车辆路径问题模型进行了系统的描述，并结合改进粒子群优化算法使车辆路径问题有了新的解决途径，为现代生活中的运输行业、物流和配送等领域中最优车辆路径方案的规划与设计提供了借鉴和参考。