我国是一个农业大国,对农业物流的研究和应用尚处于起步阶段。蔬菜产业是我国农业中具有巨大潜力的一大产业。随着经济的迅速发展,生活节奏的加快,人民生活水平的不断提高和对更好生活品质的追求,新鲜蔬菜销售走出传统模式,蔬菜配送成为城市居民消费的客观需要,大量的蔬菜配送中心涌现了。在蔬菜配送业务中,存在着许多优化决策问题,其中配送车辆调度问题对配送企业加快配送速度,提高服务质量,降低配送成本及增加经济效益影响较大。蚁群算法是模仿自然界的蚂蚁行为而发展起来的一种随机搜索方法,它具有较强的鲁棒性、优良的分布式计算机制、易于与其他方法相结合等优点。然而,搜索时间长、易限入局部最优解是基本蚁群算法突出的缺点。本文主要研究内容如下:(1)本文对中国蔬菜物流的特点及现状进行了阐述,并提出通过车辆调度可以优化配送企业配送路径,可以降低企业成本。(2)本文对车辆调度问题的研究现状进行了系统阐述,同时对蚁群算法的研究现状及应用进行了系统的综述,并提出改进方法,以优化其搜索能力,避免过早收敛与停滞现象。(3)本文针对软时间窗单配送中心配送调度问题,建立了含时间惩罚函数的数学模型,并用改进的蚁群算法求解模型,找出最优的配送路线。在求解软时间窗多配送中心配送调度问题时,本文采用了两阶段法,首先利用距离最近分配法,将各个客户分配给各个配送中心,将多配送中心问题转变成多个单配送中心问题。然后利用改进的蚁群算法求解,找出每个配送中心的最优配送路线,最后得出满意解。