出行者在出行之前,感兴趣的是从起点到终点如何找到一条最佳路径,物流管理中的运输配送问题亦是如此,追求速度、成本、效益等方面综合最优的指标。而车辆路径问题(VRP)是物流配送中非常重要的一个环节,无论在民用领域还是军事范畴,不管在平时保障抑或战时补给,都具有较高的应用价值,目前已成为众多学者竞相研究的热点问题。本文以现代物流的相关理论为基石,紧密结合当前我军后勤体制改革的要求,以提升海防部队快速保障能力这个中心目标展开研究。通过探讨军事物流的特点和现实意义,将对军事物流影响较大的车辆调度问题,具体转化为对海防部队VRP问题进行深入研究,期间引出优化解决此问题的蚁群算法(ACA),分析研究了算法的原理性能和系统模型,并针对基本蚁群算法容易陷入局部最优解的不足,对其进行了改进。为了贴近海防部队驻地配置分散、道路错综复杂、任务需求多变等实际情况,本文建立了两种实用模型:有容量限制的多目标配送优化问题模型和带时间窗的车辆路径问题(VRPTW)模型,分别探讨了在部队需求量不同和任务时限要求不同情况下的VRP问题,并通过蚁群算法对其实现。此外,本文还结合实验分析,详细研究了参数对蚁群算法的影响,有针对性地拟定了蚁群算法应用于海防部队VRP问题时的各种参数的最佳配置组合,在实际应用中具有较高的参考价值。本文最后结合“快速出兵”、“合理配送”和“精确保障”三个案例,用蚁群算法分别对参数设置、有容量限制的VRP和有时间窗约束的VRP进行了验证、分析和评价,取得了一些有建设性的结果。