车辆调度问题是物流调度问题中的一个典型问题,其中研究的最多最具有代表性的问题就是车辆路径问题(VRP)和有时间窗的装卸货问题(PDPTW).车辆路径问题(VRP)是用来为一些有最大装载量限制的车辆确定其访问一些客户的路径,每个客户必须被访问到而且只能访问一次,它是物流调度问题中的一个重要问题.该文首先给出了VRP问题的数学模型描述,分析了问题的约束条件,阐述了启发式算法理论并给出了C-W算法、sweep算法、两阶段法三种启发式解法.针对VRP问题和PDP问题,在分析了精确解法种种局限性之后,引入了聚类思想和禁忌搜索启发式算法.首先利用聚类算法将地理位置相近的客户聚集起来,比较方便的形成初始解,然后利用禁忌搜索算法改进初始解,针对定长禁忌搜索的不足,提出了自适应的禁忌搜索,提高了VRP和PDPTW问题的求解规模和效率.同时详细给出了聚类和禁忌搜索的设计思想.最后结合"复杂多车辆物流调度系统"这一实际装卸货车辆调度项目的实施,利用改进的反应式禁忌搜索来求解调度问题,取得了较好的效果.同时给出了一种通用的基于聚类算法和改进的自适应禁忌搜索的车辆调度问题的求解框架.