随着城区末端配送压力日益增大,全球新冠疫情反复无常,市场亟需一种便捷的、可提供“无接触配送”的新型配送方式。作为一种可以解决以上问题的新型配送工具,无人配送车逐渐引起社会各方的注意:有关企业加紧了对无人配送车的上路测试进程,加大了推广力度;政府部门高度赞扬了无人配送车在疫情中的表现;学术界加大了对无人配送车配送的研究。当前有关无人配送车的研究,主要集中在社会公众对无人配送车的接受度研究和配送的可行性研究,深入考虑无人配送车配送特点的末端配送问题尚有研究空间。对配送环境而言,当前无人配送车存在上路限制;对无人配送车自身而言,受电池电量限制,无人配送车行驶里程有限,在配送过程中必须考虑能源补给方能满足连续配送的需求,当前主流的电池能源补给方式为充电和换电。充电耗时更长,费用计算与电池补充度数线性相关;换电更为便捷,但是受电池储备量的约束,费用计算主要与行驶里程线性相关。充电模式和换电模式存在的不同,使得需要分开考虑两种模式下无人配送车路径优化问题。本文具体工作如下:（1）结合无人配送车的实际运行情况及相关的文献资料,对无人配送车展开研究。从无人配送车的特点、配送模式、经济性和局限性四个方面分析介绍了无人配送车。（2）考虑无人配送车在推广阶段,在部分路径禁行、收货时间、载重等因素限制下,建立了不考虑充电行为时使配送总成本最小的基础AVRPTW模型。（3）结合无人配送车连续配送需要在配送时维持电量的实际需求,分别考虑充电模式和换电模式下无人配送车的路径优化问题。在考虑道路禁行、收获时间限制、载重限制等因素的约束,在满足车辆行驶需求的前提下以最小化配送总成本和最大化客户满意度为目标,建立充/换电模式下无人配送车多目标优化模型,并设计了改进的遗传算法对建立的模型进行求解。（4）利用S公司的实际配送数据进行分析,通过充/换电模式下无人配送车配送优化模型求得客户之间的最优配送路径。并就求解的结果对比分析充电模式和换电模式对决策的影响。最后通过灵敏度分析,确定客户满意度、电池度电里程系数对无人配送车路径优化的影响。本文图13幅,表15个,参考文献52篇。