城市物流中,许多企业将自身的物流配送任务外包给第三方物流企业,物流企业为提高行业竞争力和可持续发展,首要的是平衡好经济活动中的环境问题和客户满意度问题。现如今为应对环境污染严重、燃油价格上涨和资源短缺的能源问题,我国政府大力推动电动汽车在城市物流配送中的应用,发展绿色物流,引入污染较小的电动汽车,相对于燃油汽车而言,在一定程度上可以减少碳排放以及噪音污染等问题,但其自身续航时间短、充电时间长以及充电设施少的问题,容易造成配送效率低下。为此电动汽车和燃油汽车的共同配送是企业未来一个长期的选择。因此,本文构建基于客户分类和混合车型配送车辆路径模型对车辆配送路径进行优化,使用遗传算法来求解该模型,以杭州的一家第三方物流企业的某个配送中心的案例,对比分析结果,验证本文中所提出的模型的合理和有效性。具体工作如下:首先,为最大化利用配送资源,优先满足对企业产生价值更高的客户组,结合某配送中心实际订单和依据客户分类的相关理论,提出影响配送服务的主要因素,选取地理位置、商品价值、商品重量等主要决策指标将客户分类。为了消除主观差异,采用客观的赋权方法,熵值法为客户分类指标体系的各个指标赋予权重再聚类,将客户划分到不同类别,针对不同类别客户设置不同惩罚成本。其次,从企业环境和经济效益出发,考虑到目前政府大力支持绿色物流,本文结合电动汽车电量等特殊约束,在满足车辆行驶需求的前提下,以燃油汽车和电动汽车的固定成本、运输成本以及惩罚成本之和最小为优化目标,构建基于客户分类和混合车型的车辆路径优化模型。并设计适合本模型的遗传算法进行求解。最后,以杭州的一家第三方物流企业的某一配送中心的实际数据为案例。探究客户分类和电动汽车在物流配送中的作用,将本文考虑客户分类的混合车型配送方案,分别与不考虑客户分类的混合车型的配送方案和纯燃油汽车的方案进行对比分析,通过客户分类和引入电动汽车,可以减少碳排放和提高客户满意度。研究车辆速度、燃油价格和碳排放成本等参数对模型以及碳排放的影响,进一步为企业选择合适的配送方案管理决策提供参考。