随着交通发展的便捷性,机动车已逐渐成为城市污染的重要来源,能源和环境问题受到全球的广泛关注。针对交通行业对能源和环境产生的副作用,各国纷纷将发展新能源汽车作为国家战略。作为新能源汽车的代表,零污染、能耗低的电动汽车得到快速发展,在物流行业推广电动物流车也势在必行。使用电动物流车配送既可减少有害气体排放,又可降低物流成本。目前,充电难的问题严重制约电动物流车的大规模运营,完善的充电设施是推广电动物流车规模化使用的重要保障,合理确定充电设施的选址分布尤为重要。同时,与传统燃油车辆配送相比,电动物流车配送面临电池容量限制、充电设施较少、充电时间长等困难,传统的车辆路径配送方法不能直接应用于电动物流车配送系统中。充电站选址和电动物流车的路径规划相互依存,因此将选址和车辆路径规划结合起来研究是很有必要的。本文在梳理和分析已有电动车辆和路径优化相关研究的基础上进行电动物流车充电站选址和运输路径问题的研究。在成本方面,除考虑传统的选址成本和运输成本外,同时考虑电动物流车配送途中进行充电所产生的充电成本、环境成本以及违反客户要求的时间窗所带来的时间惩罚成本;在约束方面,除考虑电动物流车配送时载重量约束、电池容量约束等,同时考虑到车辆所需充电时间一般较长,可能出现到达充电站后需要排队的情形,加入电动物流车充电时的排队等待这一限制,使得本文模型更加贴近实际。此外,采用LINGO软件进行小规模算例的测试,验证本文模型的准确性;并将采用电动物流车配送和传统燃油物流车配送的总成本进行对比分析,体现出电动物流车配送在经济性和环境效益方面的优势。最后,结合本文所构建模型的特点,设计适用于电动物流车选址和运输路径问题求解的遗传算法,并加入贪婪搜索进行模型求解,采用Solomon标准算例进行中大规模算例的验证,证明本文算法在求解速度、解的质量及求解稳定性方面的优势。本文所提出的模型和算法能够为电动物流车在物流配送中的选址和路径选择提供参考,为电动物流车的推广应用提供理论依据。