作为一个在诸多研究方向都炙手可热的组合优化和整数规划问题,车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP)近几十年来在图论、运筹学、应用数学、计算机应用等领域都有着深入而广泛的应用和实践。近十年来,随着我国电子商务的爆发式增长,VRP问题在物流配送、快递运输方面的应用和其带来的经济价值使得它在科学研究领域的重要性不断增强。带时间窗约束的车辆路径问题(Vehicle Routing Problem With Time Windows,VRPTW)是 VRP 问题的一个分支,具有更高实际应用价值,但相关研究比较少。随着大数据和云计算技术的发展,大数据并行计算框架Spark和Hadoop在工业界已经取得了不错的成绩,但是在科学研究领域的尝试还较少。本文的主要工作包括:第一,分别对VRPTW问题、蚁群算法、蚁群算法求解VRPTW问题三个领域进行综述。第二,提出蚁群算法的优化改进策略,改进后的算法融合了“蚁周模型”和最大最小蚂蚁系统(MMAS)的思想,信息素的更新采用全局信息,并将信息素浓度控制在一定范围内使得算法不会过早陷入局部最优;在蚂蚁的状态转移规则中引入时间窗跨度、等待时间和节约值作为影响因子;提出两种信息素的局部蒸发策略;添加信息素挥发率的动态调整策略;最后将改进后的蚁群算法与局部搜索优化策略结合,解的质量有明显的提高。对经典VRPTW数据的实验结果表明,改进后的算法是有效的。第三,将算法的单机实现版本、Spark实现版本和Hadoop实现版本进行实验对比和分析,并验证Spark版本的算法收敛性和扩展性。本文提出的改进蚁群算法求解带有时间窗约束的VRP问题具有一定的可行性,分布式实现大大减少了算法的求解时间,具有一定的实用价值。