车辆优化调度问题是现代物流系统优化中关键的一环，也是开展电子商务活动中不可缺少的内容。对车辆优化调度理论与方法进行系统研究是构建综合物流系统、建立现代调度指挥系统、发展智能交通运输系统和开展电子商务的基础。 本文主要研究了一类车辆优化调度问题：PDPTW问题（Pickup and Delivery Problem with Time Windows，带时间窗口的装卸货问题）及其扩展问题的优化调度算法。有时间窗口的装卸货问题（PDPTW）是个运筹学问题，同时它又是组合优化问题中一个典型的NP-hard问题，因此成为运筹学与组合优化领域的研究的难点与热点问题。 在已有研究工作的基础上，本文分析了该问题及其扩展问题的性质，并提出了一种新的启发式调度方法，并设计开发了辅助车辆调度的软件决策平台。本文的主要研究成果如下: 1. 分析研究有关PDPTW问题的标准算例库，为算法的测试分析奠定了坚实的基础。调试原有的禁忌搜索算法，用标准算例库进行了测试分析，并根据得到的结果，对禁忌搜索算法进行进一步分析和验证。 2．提出线性化1-PDPTW问题模型的方法，并运用GLPK软件包编写程序分析单条路径的优化程度，辅助对算法性能的分析。 3．在对禁忌搜索算法测试分析的基础上，以快速减少车辆数目为目标，提出了一种独特的启发式算法。这是一种基于局域搜索和随机扰动思想的启发式算法。先强制将短路径的客户插入到长路径，使得快速搜索到局部最小点，再用随机扰动跳到另一个区域重新开始搜索。用此算法对插入算法得到的可行解进行迭代改进，可以迅速并且极大地提高解的质量。 4．在上述算法的基础上，进行了改进和扩展研究，使其性能更好、能够处理更复杂的PDPTW问题：在插入算法构造初始解的阶段，对于不同特性的算例采用不同的初始解构造方法，使得构造的初始解更加有效，更加稳定；随后提出处理多货物类型及多车库问题的方法，在对快速算法做很小改变的情况下，使其可以适应多车库问题的求解要求。 5．在对PDPTW问题有深刻理解的基础上，本文设计并开发了《车辆调度决策与监控平台》。本软件是用于第三方物流公司的车辆调度与仿真平台，主要解决物流公司根据运输任务进行路径规划、车辆合理分配的问题，同时还可以在配合GPS、GSM系统对车辆进行实时监控，及时对突发事件进行处理。软件使用中涉及到对地理信息数据库、车辆信息数据库、订单数据库的维护，以及调度任务的决策。在对PDPTW问题的研究分析中，该软件仿真平台也起到了辅助作用。