车辆路径问题VRP(Vehicle Routing Problem)指合理规划物流车辆对客户需求点进行服务的次序，以使车辆在符合一系列约束条件的情况下实现低成本、高客户满意度等各类目标。VRP是物流配送的核心问题，对降低物流成本、提升服务水平、提高企业经济效益有着重大影响。而满载、动态的车辆路径问题是指在动态需求的前提下，配送车辆以满载运输的方式在区域间配送货物，是在经典车辆路径问题基础上的扩展。VRP的重要性在于，物流对企业盈利能力的影响与日俱增，已经成为公认的企业“第三利润源泉”。物流运输行业在2009年进入了我国十大产业振兴规划，物流运输业的振兴被提升到新的高度。物流业的巨大潜力使其成为一个巨大市场。物流配送问题的优化，是一个复杂的系统工程，其不但涉及到供需点间的物资合理分配，而且涉及到车辆的装载方式与调度，以及车辆配送路线的合理选取等等。在研究车辆配送路线的传统VRP模型中，通常存在如下约束条件：⑴客户节点只能被一辆配送车辆访问。⑵车辆只能访问客户点一次。⑶一次计划调度过程中一辆配送车辆不能被重复利用。这些约束相比实际应用存在一定距离。因此，本文放宽并重新设定了约束条件，对具有“满载”、“动态需求”特征的一类车辆路径问题进行了分析和探讨，在对物流企业A的具体研究基础上，构建了动态需求的多车场、多目标的满载车辆路径优化模型。该模型具有如下特点：模型中某个参数表示“发运延迟量”是模型的一项重要控制参数，当其为零时，模型可蜕化为一个指派模型；而当其大于零时，模型具有VRP特征，并且当这项参数越大，越接近动态VRP模型。　　 本文运用粒子群优化算法求解模型，采用Delphi编程语言实现算法，并形成Windows环境下的应用程序，用以对该模型进行仿真，具有一定使用价值。在实证部分，分析A企业的业务现状，指出了当前车辆路径安排存在的可改进之处。其次选取企业A某连续时间段的历史业务数据进行仿真，并得出相关结论，为A企业的管理和分析工作做出了有益的贡献。本研究创新有两点：一是建立了具有“多目标”、“动态需求”、“满载”等特征的VRP模型，并将此模型用于汽车物流行业的龙头企业A，通过模型的仿真对A企业物流业务中的若干关键因素进行了敏感性分析，解决了实际问题；二是本文所建模型具有较广的适用范围，对一类“满载”、“动态需求”的VRP问题都适用，诸多模型参数的可调节性亦增强了本模型的应用范围，本文的模型求解程序也是一种具备一定通用性的仿真软件。后续的研究工作可以从以下几个方面进行：①本文没有考虑在高峰期的增补运力情况，没有考虑紧急订单的处理，在将来完善的过程中可以加入对这些因素的考虑。②本文没有考虑车辆闲置成本、固定成本等，目标函数的选择存在较大改善的空间，在将来的研究过程中可以比较不同的目标函数对调度的影响。