集选址、配送和库存管理为一体的供应链管理策略由于将整条供应链的效率和效益作为首要目标,越来越受各类企业的关注,电动物流车因其在节能减排和路权等方面的突出优势,已逐步发展为重要的新能源运载工具,但目前电动物流车仍面临续驶里程不足、配套设施不完善的难题,严重影响了企业推广并布置电动物流车的积极性。在现有电动汽车规划研究中,多数只考虑了配送过程的优化,少有将选址、配送和库存问题进行整合研究,如何科学选用配套设施来高效利用电动物流车资源,帮助企业实现收益最大化,促进企业供应链管理集成化,是一项极具价值的研究难题。鉴于此,本文对电动物流车换电站选址-路径-库存问题展开研究,并具体完成以下工作。本文首先梳理了国内外对车辆路径问题、选址-路径问题和选址-路径-库存问题的相关研究,提炼已有研究成果并列出新的研究方向。基于电动物流车的特征分析,从集成供应链管理角度出发,以电动物流车电量限制和载重限制为约束,考虑配送中心多批次生产条件和库存因素,分取货阶段、生产阶段及配货阶段,构建了换电站可重入和车辆协同到达的数学模型,目标为最小化换电站启用成本、运输成本、碳排放成本和库存成本之和。采用CPLEX进行小规模算例的测试,验证本文模型的准确性,并将考虑设施重入和不考虑设施重入的计算结果进行对比,体现出模型考虑设施重入的优势。其次,针对模型NP-hard特点,在问题规模较大时,不适合采用精确算法求解,另外考虑到单一算法存在不足,为分析不同求解策略下算法的精度和效率,本文设计了混合粒子群算法、混合遗传算法和一种基于记录更新的两阶段启发式算法对比求解该问题。采用Schneider算例完成仿真实验,证明本文算法在求解质量和求解速度方面的优势,能够为电动汽车物流体系的建设提供有效参考,为企业规模化运营电动物流车提供依据。最后,通过灵敏度分析,从车辆载重量、车辆电池容量、单位换电站启用成本、客户位置分布、生产批次和客户供需量分布多个维度出发得到管理建议,为相关企业推广和普及电动物流车提供科学参考,并向运营商和政府机构提供决策支持,丰富了本文在电动汽车物流体系的理论意义及实践价值,也为同类相似问题提供了研究思路和方法。