循环取货模式是制造商与供应商之间高效合作,制造商根据板卡要求的零部件或半成品的标准数量按照某闭环运输路径频繁地从供应商处取货。其符合精益生产和适时生产的理念,能够较有效地解决将低库存与运输成本增加之间的矛盾,已在国内外生产制造企业得到了广泛的应用。目前,中国已经进入物流车辆的电动化时代。汽车制造企业入厂物流的循环取货模式也必然面临物流车辆电动化的问题。本文首先对循环取货的概念及特点进行了介绍,总结循环取货系统设计的主要流程,同时针对循环取货模式物流车辆电动化的模型进行探讨;接着,基于基本禁忌搜索算法,提出新的邻域生成策略及解的多样性策略,设计求解带车辆容积、充电时间以及行驶里程约束的电动物流车辆循环取货问题的方法;然后,利用本文所提的禁忌索搜算法求解所罗门测试数据集,分析车辆容积和充电时间对总路径长度的影响机理;最后,将算法应用于某现实汽车生产商的循环取货问题。研究发现本论文提出的改进禁忌搜索算法对于所罗门20个供应商,50个供应商,100个供应商的测试数据均具有良好的收敛性,算法可以得到合理的循环取货路径,及取货频次等信息;其次,算法可以有效改善实际问题的循环运输方案,降低总的行驶路程30%以上;最后,发现随着车辆容积的增大,电动物流车辆循环取货的总路径长度呈现先降低后平稳的变化趋势。随着充电时间的增加,电动物流车辆循环取货路径总体呈现阶梯式增长趋势。论文探讨循环取货物流车辆电动化的成本变化机理,丰富循环取货的求解理论,具有一定的理论创新意义。此外,论文所提算法能够降低制造企业的物流成本,具有一定的经济效益的同时,能够推动物流车辆电动化的发展,为迎接物流电动化时代的到来提供支持。