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刘丞等（2013）以某高校通勤车为唯一运载工具探讨车辆路径问题，并采用蚁群算法对该高校通勤车运行路径进行了优化研究。优化方案解决了车辆载客量不均以及驾驶员工作量不均等问题，新的路线方案更加合理。夏扬坤和符卓（2018）为了降低连锁超市的配送系统总成本，结合各超市配送的时效性，研究了带工作时间与软时间窗约束的车辆路径问题，建立了相应的双目标数学模型，并设计了一个自适应禁忌搜索算法求解。在算法中设计了性能提升策略，采用“随机禁忌长度”和“禁忌表重新初始化”对邻域进行充分搜索，设计“多邻域结构体”和“自适应机制”增强算法的全局寻优能力。马冰山等（2019）根据单车型（纯电动车）车辆的行驶特征，结合多配送中心联合服务模式的特点，构建带时间窗的半开放式多配送中心纯电动车辆路径优化模型，设计蚁群算法对其求解。方文婷等（2019）以冷链物流为背景，以冷链运输车为运输工具，研究了单车型车辆路径问题，并建立以总成本最低为研究目标的冷链物流路径优化数学模型。针对蚁群算法初始阶段由于信息素不足导致收敛速度慢的问题，将A * 算法与蚁群算法相结合，利用A * 算法的全局收敛性和蚁群算法的正反馈性构造了一种混合蚁群算法来求解此问题。
郭海湘等（2017）为降低华北石油局大牛地气田采气过程中车辆运输成本和车辆碳排放量，建立了单车场多车型车辆路径问题（SHVRP）数学模型，将扫描法、插入法、邻近法、两阶段法、遗传算法和蚁群算法等启发式算法作为求解SHVRP模型的基本算法，在分析算法原理、性能和适用环境等差异的基础上，提出了3种混合算法以及混合蚁群算法HACO。王旭坪等（2019）引入了多车型因素，针对多品种的冷链多温共配问题，从汽车能耗的角度，提出了一种冷链多温车的碳排放量计算方法，将时空距离度量融入初始路径构造中，构建了考虑碳排放量与时空距离的冷链配送路径优化模型，设计了一种两阶段启发式算法求解。赵志学等（2020）针对降低物流配送过程中产生的碳排放问题，从绿色环保角度，提出一种考虑交通拥堵区域的多车型物流配送车辆的绿色车辆路径问题（GVRP）。首先，分析不同类型车辆、不同拥堵状况对车辆行驶路线规划的影响，然后引入基于车辆行驶速度和载重的碳排放速率度量函数；其次，以车辆管理使用费用和油耗碳排放成本最低作为优化目标，构建双目标绿色车辆路径模型；最后，根据模型的特点设计一种融合模拟退火算法的混合差分进化算法对问题求解。