近几年来,在能源紧缺和环境污染的双重压力下,电动汽车凭借其节能环保、噪声小等优势有了长足发展。电动汽车最有可能替代的市场不在于最后一公里,也不在长途运输,而在于B2B同城配送,而非B2C的零散业务。也只有在同城B2B配送这一环节,电动汽车的优势才能得到更好地发挥。电动汽车用于配送服务存在单次充电续驶里程短等问题,使得基于电动汽车的物流配送路径规划问题研究有别于传统燃油汽车的物流配送问题。就现阶段而言,短时间内提升电动汽车技术的可能性较小。因此对于使用电动汽车作为配送车辆的物流企业而言,如何应用科学方法进行合理规划,得到以减少运营成本,提高配送效率,保障车辆行驶安全为目的的配送方案,是现这一阶段急需解决的问题。论文以传统燃油汽车路径规划问题的相关研究为基础,建立基于电动汽车的城市物流配送路径规划模型。将碳排放成本作为成本之一,与车辆单次运输的平均固定成本、车辆运输的可变成本、燃油消耗成本一同作为模型的目标函数。此外,基于电动汽车参与配送的特点,在该模型中既考虑了电动汽车的最大载货量等传统约束,又考虑了电池容量这一电动汽车路径规划问题特有的约束。使用遗传算法对建立的模型进行求解。采用自然数编码方法将染色体与路径规划问题的解对应起来,用Inver-Over算子对染色体进行遗传操作,然后运用C/C++编程求得问题的最优解。运用基于电动汽车的城市物流配送路径规划模型与遗传算法对D物流公司采用电动汽车代替传统燃油汽车的物流配送活动进行路径规划。将得出的结果与用传统燃油汽车配送的配送方案进行比较。实验结果表明,使用电动汽车作为配送车辆进行物流配送活动,能够减少配送成本。其中,运输成本与碳排放成本都较传统燃油汽车少。证明了提出的模型与求解方法是可行且有效的,能够指导D物流企业解决使用电动汽车进行合理的物流配送路径规划问题。