电子商务的飞速发展和人们外出购物时间的急剧减少，网上购物逐渐成为了一种趋势，越来越多的人开始认识、了解以及使用网络来进行所需物品的采购，这为我国物流产业的长足发展提供了良好的基础，与此同时，也给物流公司带来越来越多的挑战。车辆装载和车辆路径规划作为物流配送问题中的关键引起了越来越多国内外学者的研究，合理解决这两大难题可以有效的降低物流公司的运输成本。　　本文研究的考虑三维装载的配送车辆调度算法将这两个关键问题集成在一起进行优化。整个算法分为两个步骤，第一个步骤是对路径进行规划，第二个步骤是对第一个步骤得出的路径进行装箱检验，由检验结果来决定路径是否可行。本文在第一个步骤中使用了人工蜂群算法，并且将禁忌搜索算法的思想应用到蜂群算法中。蜜蜂对花蜜的改进是通过局部搜索来完成，局部搜索使用了五种邻域变换，每次随机选择一种邻域变换来进行解空间的搜索。在第二个步骤中，使用了现有文献中所提到的带有支撑底面的极大空间结构进行装箱的检验，并对这个结构进行了改进，初始装箱序列依据第一个步骤中生成的路径来产生，使用了两种初始装箱序列生成规则，使用了八种装箱启发式算法：XZY、ZXY、MaxTouchingAreaW、 MaxTouchingAreaNoWallsW、 MaxTouchingAreaL、MaxTouchingAreaNoWallsL、MaxFit和MaxUti。　　为了验证算法的有效性，本文实现了上述算法。从研究此问题的网站上获取了一组测试数据，针对这组测试数据，在各种不同的装箱约束条件下进行了大量的实验并与三种主流算法进行了对比。实验结果表明，本文提出的算法是有效的。