近年来,我国在加快推动经济发展、科技进步,增强综合国力的同时更加注重保护环境、降低能耗,减少资源浪费等问题,上到国家、政府,下到企业、个人均深刻认识到绿色发展的重要性。其中,在交通运输领域,新能源汽车的迅速发展就是最好的见证,特别是以电力为主要动力的电动汽车。国家逐步完善电动汽车补贴政策,统一充电设施标准,优化充电站建设布局,建设与电动汽车迅速发展相协调的充电基础设施体系;企业和个人逐步认识到电动汽车能源利用率高,运行成本低的优势,对电动汽车购买意愿不断增强。因此,近年来电动汽车在我国发展迅速,已逐步广泛应用于交通运输的各个领域。对于物流配送企业而言,提高配送效率,降低配送成本,获取更多的企业利润,才有可能在市场竞争中不被淘汰,最终实现企业经营目标。一方面,使用电动汽车代替燃油车作为运输工具,减少车辆运行成本;另一方面完善正向逆向物流配送体系,整合物流配送资源是是顺应现代物流高效智能的发展趋势,是当代物流配送企业发展壮大的必经之路。在物流配送过程中,传统的单一取货和单一送货问题往往无法避免去程和回程的车辆空载现象,这样一来必然会造成资源浪费、运作成本增加、配送效率降低,同时还会带来不必要的交通拥堵、大气污染等外部不经济。相反而言,装卸货一体化车辆路径问题作为逆向物流配送问题之一,对该问题进行深入研究不仅有利于物流配送企业提高配送效率,节约配送成本,增强企业的市场竞争力;而且对完善正向逆向物流配送体系、促进物流资源优化整合、提高物流配送业服务质量、推动现代物流发展具有重要意义。本文在已有研究的基础上,首先分析了装卸货一体化电动车辆路径问题的特性,建立了装卸货一体化电动车辆路径优化(Electric Vehicle Routing Problem with Simultaneous Pick-up and Delivery,简称E-VRPSPD)数学模型。其次,通过设计混合启发式算法来求解E-VRPSPD模型。在算法中,一方面通过客户序列和可行化操作构造可行解,另一方面将VNS和SA相结合增强算法的搜索性能,采用三种邻域结构,随机选择一种邻域结构对当前客户序列进行变邻域局部搜索,使算法快速收敛于局部最优,然后通过模拟退火算法(SA)以一定概率接受较差解使算法跳出局部最优,增强算法的全局搜索能力。最后,以A企业的配送数据为例进行优化测试,通过对测试结果进行分析,验证了本文所提算法对求解E-VRPSPD问题具有实用性和有效性,接着对剩余电量警戒系数和最大载货量进行了影响因素分析。总之,本文的研究不仅为解决A企业当前实际配送难题提供了理论依据,而且对优化正向逆向物流配送体系、加快现代物流发展、推动电动汽车在物流配送领域的推广和使用具有指导意义。