随着世界经济的快速发展和现代科学技术的进步，物流产业作为国民经济中一个重要的服务行业，逐渐成为国民经济发展的动脉和基础产业。车辆调度问题作为物流配送中的一个重要环节，引起了广泛关注。车辆调度问题主要研究物流配送中路线优化以降低物流成本。　　 本文首先介绍了车辆调度问题的国内外研究现状：包括车辆调度问题的构成要素和分类，当前研究较多的车辆调度问题的模型，以及当前求解车辆调度问题的主要算法。当前大多数研究都是基于比较简单的经典车辆调度模型和少量的实验数据，真正适合实际物流企业的有效算法和实用软件并不多见，因此本文结合物流企业的实际情况对车辆调度问题进行研究。实际的车辆调度问题具有复杂的约束，除了客户的时间窗、车辆的载重以及车辆的工作时间限制等基本约束外，车辆类型众多、包含满载客户、运力不足、客户对车型的限制以及地区通行证的限制等都使它比一般的车辆调度问题更为复杂，因此求解也更加困难。　　 本文的重点是研究复杂约束条件下的车辆调度问题的算法。车辆调度问题是一个NP难题，针对规模较大和约束复杂的实际问题，本文选择启发式算法来求解车辆调度问题的近似最优解。提出基于多次聚类的路线划分和车辆分配算法来求解复杂约束条件下的车辆调度问题，该算法结合了聚类算法与节约算法的优点，同时使用改进的时间窗算法来提高车辆的利用率、使用单路线优化算法对送货顺序进行优化，并解决了大客户分配多车次以及多车次客户商品精确分装等问题。论文在Solomon经典数据上对算法进行了测试和分析。　　 本文最后描述了复杂约束条件下的车辆调度算法的软件实现。该软件在实际物流企业中得到了应用并取得了良好的效果，本文选择企业的一个典型案例对该软件的实际应用结果进行了分析。