纯电动汽车和绿色物流的发展,有效地促进了纯电动汽车在物流配送领域的应用。然而,纯电动汽车续航里程较短、充电设施较少的现状也给物流配送调度优化带来了一些难题与挑战。目前,纯电动汽车车辆调度问题(Electric Vehicle Routing Problem,EVRP)的研究主要集中在静态EVRP,对动态网络的EVRP尤其是时间依赖的EVRP研究较少。另外,在EVRP的求解过程中利用路径规划算法计算旅行时间和电量消耗的研究并不多见。为解决上述问题,本文以纯电动汽车物流配送为背景,构建时间依赖的EVRP模型,基于分组遗传算法设计调度算法从而实现模型的求解,并对车辆调度原型系统进行设计与实现。首先,对时间依赖的EVRP进行阐述,并对纯电动汽车的电量消耗特性和路网的时间依赖特性进行分析;在传统EVRP模型的研究基础之上,引入时间依赖特性构建时间依赖的EVRP模型。其次,在时间依赖的EVRP模型的研究基础之上,对模型求解算法进行分析;设计环状路网生成算法用于实现仿真路网,并与同等规模的随机网络进行对比分析;基于传统分组遗传算法确立模型求解算法的整体框架,通过引入随机生成与贪婪生成相结合的初始解生成算法、融合时间依赖特性和电量消耗特性的改进的A*路径规划算法以及区域搜索算法设计改进的分组遗传算法,并利用该算法实现时间依赖的EVRP模型求解,使用传统分组遗传算法与改进分组遗传算法进行对比分析。最后,对纯电动汽车的车辆调度原型系统进行设计与实现,分析纯电动汽车物流配送的业务流程,设计原型系统的功能模块和数据库架构,确定原型系统的技术架构并对主要页面进行展示。因此,针对时间依赖的EVRP进行模型构建和算法求解,能够更加贴近物流配送实际,提高物流配送效率,丰富了车辆调度问题的理论研究和应用研究。