近年来,随着电子商务的迅猛发展,给物流的发展带来新的机遇和挑战。物流产业结合大数据、云计算、人工智能等技术向智慧物流转型,车辆智能调度作为智慧物流的一个重要问题得到了广泛关注和研究。日益频繁的物流运输对环境和资源都造成了不良的影响,国家和物流企业开始提倡在运输环节中使用电动物流车,符合国家节能减排的要求和绿色物流的发展趋势。此外,出行需求的日益增大导致交通情况复杂多样,行驶时间恒定的静态模型已经不能满足现实需要,而考虑动态变化的交通情况的时间相关模型具有更好的实用价值和可执行性。本文基于时间相关的车辆路径问题和绿色车辆路径问题,提出了一种多车型、多行程、带充电站和时间窗、时间相关电动车车辆路径问题TD-EVRPTW,建立了一个混合整数规划模型。该模型的核心是构造行驶时间函数来体现行驶时间的时间相关性,以及考虑带充电站的电动车的电池电量对行驶里程的约束。本文设计了一种改进的禁忌搜索启发式算法Improved-TS求解这个问题,将禁忌搜索算法和基于标签算法的动态规划相结合,设计路径间的客户移动算子和路径内的充电站移动算子分别优化配送客户和充电决策,另外在算法中加入扰动方法,通过随机选择算子的邻域解来跳出局部最优情况,并在工程角度上优化算法,提高算法性能。最后,使用JAVA实现算法,基于企业实际数据集构造实验算例,输出实验结果,验证算法的准确性和可行性,并使用CPLEX求解器搭建和求解TD-EVRPTW模型,从解的质量和计算时间两方面对比分析两种方法的求解结果,进而验证算法的有效性和实用性。