动态车辆路径问题是当前运筹学、计算机科学等相关领域的热点研究难题，同时也是经典静态车辆路径问题的推广。在该问题中，顾客需求和行驶时间等多个要素是动态的，这导致求解经典车辆路径问题的算法难以直接应用。本文针对具有随机需求的动态车辆路径问题提出了一类基于多场景法的改进蚁群算法，论文主要工作包括以下四个部分：
第一部分以新的视角概述了动态车辆路径问题的研究进展。给出了问题定义和动态程度的数学描述，在问题动态要素、建模方式与求解算法之间建立了逻辑联系，并给出了求解方法的评价指标。
第二部分为动态不确定车辆路径问题的建模和模型的转化求解。针对具有随机需求的动态车辆路径问题，分析问题特点与约束条件，建立了问题数学模型。通过多场景方法将动态不确定问题转化为一组静态确定问题，并对目标函数和顾客需求预测提出了基于路径长度加权的改进策略。
第三部分提出了一类基于多场景法的改进蚁群算法。首先在初始路径构建阶段，考虑问题动态要素设计了一类改进插入方法；再在场景生成和更新阶段，提出了一类动态信息采集策略，能够有效地维护场景池；最后，将带有信息素保存机制的改进蚁群算法用于优化场景池和路径改进，通过融合历史场景池的优化结果提升场景池优化速度和路径规划方案的质量。
第四部分给出了仿真和实验分析。根据问题的测试算例，实现了动态车辆路径问题演示系统，用于实时展示路径规划方案与车辆服务信息；实验结果表明，本文提出的算法能够有效地求解这类问题，且与变邻域搜索等算法相比具有一定的优势。