近些年来,随着人们生活水平的提高,消费能力不断增加,在电子商务的发展下快递业务量更是迅速增加,传统的配送任务主要是由燃油车来完成,而燃油车尾气排放是造成环境污染的重要原因,且燃油车具有燃料成本高的缺点。国家越来越倡导绿色物流的发展,电动物流车得到大力推广,与燃油车相比,电动物流车在财政补贴、节能环保和运营成本等方面具有显著优势,因而得到越来越多企业的青睐,开始替代燃油车来完成配送任务,但对电动车的问题的研究还尚处于不成熟的阶段,综合考虑到电动车充电行为以及动态客户需求等特性,使用精确算法进行求解较为困难;且现在存在很多社会车辆闲置的情况,还未有研究众包模式下的（即将闲散运力纳入配送系统）电动车动态车辆路径问题。基于此研究背景,本文采用自适应大规模邻域搜索算法,对电动车动态需求车辆路径问题进行研究。首先,针对非众包模式下电动车配送问题,考虑部分充电、软时间窗等特征,研究了基于分时电价的电动车动态需求车辆路径问题,并建立了以配送总成本最小化为目标,包含初始阶段以及更新阶段的两阶段0-1整数规划模型,然后设计改进的自适应大规模邻域搜索算法,提出新的删除修复算子以及动态阶段的加速策略进行问题的求解。并分别针对大规模的静态算例以及动态算例进行算法性能测试,与两种算法—大规模邻域搜索算法以及变邻域搜索算法进行对比,验证了算法求解的优越性。其次,在上述问题的基础上,考虑到配送企业运力不足以及社会中存在闲散运力的情况,进一步考虑众包模式下电动车动态需求车辆路径问题,建立了众包模式下基于分时电价的电动车动态需求车辆路径问题的两阶段整数规划模型。并将禁忌搜索算法与改进的自适应大规模邻域搜索算法结合求解众包配送模式,最后将众包配送模式与非众包配送模式结果进行对比。实验结果表明,众包配送模式存在优势。