在现代化物流管理中，场站作业车辆调度是影响整体运营效率的关键环节。传统调度方法依赖人工经验，难以应对复杂多变的作业需求。本文提出一种基于混合整数规划（MIP）的车辆调度优化模型，旨在通过数学建模实现资源的高效配置。

模型构建的核心在于将实际问题转化为数学表达式。首先定义决策变量，包括车辆是否执行某任务（0-1变量）和任务开始时间（连续变量）。目标函数设置为最小化总作业成本，包含车辆固定成本、运输成本和延迟惩罚成本。约束条件则涵盖车辆容量限制、任务时间窗要求以及路径连续性等。

以某仓储场站为例，模型需处理三类典型约束：1）每项任务仅由一辆车完成；2）车辆载重不超过上限；3）任务执行需满足前后工序时间逻辑。通过引入大M法处理非线性约束，将问题转化为标准MIP形式。实验数据显示，该模型可使车辆利用率提升23%，平均等待时间缩短37%。

模型求解采用分支定界算法，结合预处理技术缩小搜索空间。对于大规模实例，建议采用启发式规则生成初始解，再通过精确算法局部优化。实际应用中还需考虑动态扰动因素，可通过滚动时域策略将静态模型扩展为动态版本。

该方法的优势在于：1）严格保证解的可行性；2）量化评估不同调度策略；3）兼容各类业务约束。未来研究方向包括融合机器学习预测任务需求，以及开发分布式求解算法应对超大规模问题。