近年来,随着可利用资源的日趋减少以及人们合理配置资源意识的增强,利用第三方物流进行运输越来越受到人们的重视。在政府构建集约型社会政策的指引下,由第三方物流主导的多车场协同工作成为时代的要求,由此衍生的多车场车辆路径问题和多车场车辆任务优化调度问题已成为当前国内物流领域的一个研究热点。对于多车场整车调度实际问题,目前的研究尚不够深入,并且,实际的车辆路径问题往往约束条件很多,模型很复杂,这就需要一种耗费时间较少、求解质量较优的算法来满足实际工作的需要。本文针对这一要求,提出了“先指派,后优化”的多阶段启发式算法。首先,根据实际问题既有供应地也有需求地的特征,引入“运输节点”的概念,按订单将一个供应地和一个需求地绑定成一个点,简化模型为只有运输节点的多车场车辆路径问题。由简化过程可知,运输节点内的各成本是定值,运输节点间的成本矩阵为非对称阵。然后,借鉴匈牙利算法的思想对运输节点进行车场指派。根据实际中距离同一车场相对较近的运输节点由同一车场提供服务的特点,把这些运输节点指派给同一车场。最后,运用改进的广义指派算法分派周期内每车每天服务任务,并优化服务线路。在优化过程中,为减小线路总里程,通过最远插入法选择种子客户；为保证所用车辆数最少,对于服务任务远没达到每天工作时间限制的线路进行二次调整,这个过程会增加运算时间成本,但仍在可接受范围内。总的来说,这种改进的广义指派算法,优化效果优于原算法,能够在合理时问内得到较优的解决方案。本文最后以木材公路运输为例,通过该算法的运用,求解结果比手工作业结果节约空载里程5.2%,运算时间从3小时缩短为3分钟。与禁忌搜索算法求解结果相比,不但节省车辆,减小空载里程,运算时间也是禁忌搜索算法的1/3。这为解决实际生活中的多车场车辆任务调度问题提供了一种很好的解决思路。