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Chinastorage& transportmagazine 2026.07研究发现，当前研究在多因素协同优化、算法效率提升及实际场景适用性方面仍需突破。未来应聚焦多目标动态优化、不确定性建模、智能算法融合以及冷链配送等新兴场景，推动电动车配送路径优化理论创新与实践应用，促进绿色物流体系构建。一、背景随着环保意识的增强和可持续发展理念的普及，电动车ElectricVehicles （EVs）凭借其零排放、低噪音等优势，在配送领域的应用愈发广泛。配送路径优化作为物流配送中的核心问题，直接影响着配送效率、成本以及服务质量。对于电动车而言，其有限的续航里程、充电时间和承载能力等特点，使得配送路径优化更为复杂且关键。合理规划电动车配送路径，不仅能降低运营成本，还能减少能源消耗和环境污染，因此对该领域的研究具有重要的现实意义。二、现状（一）优化模型在电动车配送路径优化研究中，学者构建了多种优化模型。一般电动车调度问题（GEVSP）是基础模型，其目标函数常为最小化总行驶距离，通过一系列约束条件确保车辆行驶的合理性，如避免冗余行程、保证每个客户被访问一次、维持时间可行性以及满足车辆承载能力和电池容量限制等。Hernández–Arauzo[ 1]等运用动态约束满足问题框架研究电动车充电调度，考虑实际充电站三相电馈线的不平衡问题，以最小化总延迟时间为目标进行优化。考虑电网因素的电动车调度问题（EVSP-PGC）则进一步纳入了电网和充电站的相关属性，如电网和充电站容量、峰值负荷限制等。Khodayar[ 2]等研究了电动车的两种运行模式，提出每小时发电调度模型以最小化每小时供电成本，发现电动车聚合为分布式移动需求/存储可降低电网拥堵和运营成本。考虑环境因素的电动车调度问题（EVSP-EC）主要关注电动车的环境影响，如温室气体和非温室气体排放。Cardoso[ 3]等开发了飞行聚合器模型，改进了现有模型在处理电动车连接/断开二氧化碳排放计算和调度连续性方面的不足。（二）求解算法求解电动车配送路径优化问题的算法丰富多样，主要包括启发式算法、元启发式算法和精确优化算法等。贪心算法依据局部最优规则逐步构造配送路径可行解。元启发式算法则通过模拟自然现象或智能行为寻找近似最优解，应用广泛。在实际研究中Alvarez[4]等利用人工蜂群算法对社区停车场的电电动车配送路径优化研究现状与未来趋势文 /王强 王志民随着电动车在物流配送中的广泛应用，其路径优化成为提升效率、降低成本及实现绿色运输的关键课题。本文系统综述电动车配送路径优化的研究进展，从模型构建、求解算法及影响因素三方面剖析现有成果与局限性，并结合技术发展展望未来方向。产业前沿 INDUSTRYFRONTIER114