面对环境污染严重、石油资源短缺的问题,传统燃油车限行等相关政策不断出台。电动物流车由于污染小、能耗低的特点,能够有效解决城市配送带来的“外部不经济性”问题,因此受到了社会各界的鼓励和支持;并且随着电动汽车电池及充电技术的不断发展,其运营成本优势也逐渐凸显。经过调查,众多电商企业开始使用电动物流车替代传统燃油车完成B2B同城配送业务,在电商2B业务中,中小商家客户通常需求量较小、企业配送时零担运输多,因此有效整合客户订单,提高物流资源的利用效率对企业具有重要意义。然而目前电动物流车与传统燃油车相比,仍存在续航里程短、中途充电需要较长时间等不足之处,不合理的配送路径会使配送服务范围及配送服务质量都受到影响,因此本文提出了部分充电策略下的路径规划问题,即车辆充电时不必将电量充满,其充电量为决策变量,根据车辆行驶需求及总成本最小的目标进行确定。考虑到客户订单的多属性特征,为更好的整合客户订单,提高物流资源的利用效率,提出了一种先聚类后路径的优化方法。基于客户订单的多重属性采用模糊系统聚类方法将客户分组,并构建基于部分充电策略的电动物流车路径优化模型对各客户群的配送路径进行优化。具体工作如下:(1)结合电商企业实际订单及相关文献分析影响配送服务的主要因素,提出了地理位置、商品价值、剩余配送时间等主要决策指标。之后分别对定量和定性指标进行处理计算得到模糊等价矩阵,采用模糊系统聚类算法将客户划分到不同的客户群中。通过实例计算发现,基于客户分组的路径规划方法能够有效整合客户订单,提高组内客户订单的相似度,有利于企业为客户提供差异化的配送服务,从而提高服务质量,提升客户满意度。(2)从物流企业经济效益出发,考虑到目前研究中电动物流车采用完全充电策略对配送时间及配送成本的影响,本文结合客户时间窗等约束,将车辆中途充电量设置为决策变量,在满足车辆行驶需求的前提下以总成本最小为目标进行确定,构建部分充电策略下的电动物流车配送路径优化模型,并设计了适合本模型的启发式算法进行求解。(3)利用北京市某电商企业的实际数据进行分析,将客户分组并通过路径优化模型求得各客户群的最优配送路径。通过将本文基于部分充电策略得到的配送方案与目前完全充电策略下的配送方案进行多角度的对比分析,证明采用部分充电策略,对车辆中途充电量进行合理规划,能够有效减少车辆充电时间、满足更多客户的时间窗并降低配送成本,更加符合实际需求。最后,通过灵敏度分析证明了电池容量、充电率因素对电动物流车配送路径的影响。本文图21幅,表14个,参考文献82篇。