作为企业第三利润源的物流在企业经济活动中的地位越来越重要,而车辆路径问题是物流配送中车辆调度的关键问题,合理的车辆调度方法不仅能提高企业客户对企业的满意度,还能提高对配送车辆、仓库的利用率,最重要的是能降低企业在物流配送中经济成本,扩大了企业的利润空间,从而增强了企业的竞争能力。对于车辆调度问题,已有很多学者进行了深入的研究,他们通过不同的算法来获得车辆调度问题的最优方法。在已有研究的基础上,本文对常见的车辆调度方法进行了详细的介绍、比较与应用。首先,本文介绍了车辆优化调度的基本概念,按照不同的限制条件将车辆优化调度进行分类,并阐述了车辆调度的算法分为精确算法和启发式算法两种。其次,阐述了车辆调度精确算法中表上作业法和图上作业法的数学模型、算法思想,但是这些精确算法只使用与规模较小的车辆调度问题,随着问题规模的扩大,这些算法的算法复杂度呈指数形式递增。因此精确算法不适用与企业的现实调度工作中。然后介绍了车辆调度启发式算法中蚁群算法、遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法的算法思想和算法流程。蚁群算法是模拟生物中蚂蚁寻路的过程来得到问题最优解的一种方法,该算法具有正反馈机制,有较强的鲁棒性。遗传算法是参考了生物遗传过程中染色体优胜劣汰的模式,该算法具有良好的全局搜索能力。模拟退火算法则借鉴了固体在退火过程中物体内部内能平衡的原理。粒子群算法则是模拟了在鸟类觅食过程中,一些鸟儿主动向其他优秀鸟儿学习,最终整个鸟群行动一致的情况。该算法能使粒子群中个体和群体的最优信息有效体现。接着,文章使用Matlab对每个算法进行编程,利用程序实现了各种算法在虚拟算例中的应用。最后,根据某地邮政的网点分布和需求案例,用各个启发式算法分别解决了这个案例,并且根据程序运行的结果综合比较启发式算法的优缺点。提出每个算法还存在一些问题,要深入考虑算法参数与算法结果的联系,完善参数的取值,增强算法的稳定性。同时也提出每个启发式算法可以结合自身特点,与其他算法相互结合,弥补自身不足,提高算法的效率,更好的解决车辆调度问题。本文的特点在于对车辆调度常见的算法做了比较全面的阐述,并用Matlab编程展示了每个算法在具体案例中的实现情况,并且将启发式算法运用到具体的邮政案例中。与以往一些文章对各种算法的定性比较不同,本文使用具体的邮政案例来对各种算法进行定量的比较。最后总结出蚁群算法算法思想简单,有较强的稳定性,但是运行中耗时较多,对参数比较敏感；遗传算法速度快,但是容易陷入局部最优,最优解的稳定性不高,方差较大；模拟退火算法有较强的全局搜索能力,但是容易收敛于劣质解,最优解的稳定也不高。