电动汽车路径选择是重要的研究问题。现有相关研究，要么假设充电节点是同质（单位电量的充电时间相同）的，但实际中充电节点可能是异质（单位电量的充电时间不同）的，且现有对充电节点异质的研究，都没有考虑经过指定服务节点的情形;要么假设路网中路段权值（行驶时间）是确定的，但实际中由于堵塞等原因，路段的权值可能是不确定的。针对以往研究不足，本文考虑电动汽车经过指定服务节点的情形，从充电节点异质且路段权值确定和充电节点异质且路段权值不确定两个方面，研究电动汽车从起点出发，完成指定服务节点的送货服务，最后到达终点所花费时间（行驶时间、充电时间和超出指定服务节点时间窗的惩罚时间之和）最短。论文的主要工作和创新性成果如下。　　充电节点异质且路段权值确定的电动汽车路径选择模型构建与求解。考虑路网中有两类异质充电节点且路段权值确定的情形，以所花费总时间（行驶时间、充电时间与超出指定服务节点时间窗的惩罚时间之和）最短为目标，建立充电节点异质且路段权值确定的电动汽车路径选择模型，设计遗传算法求解模型，最后运用所建的模型和设计的算法对南京市某物流配送中心电动汽车路径选择进行算例分析，算例分析结果验证了模型和算法的有效性。　　充电节点异质且路段权值不确定的电动汽车路径选择模型构建与求解。考虑路网中有两类异质充电节点且路段权值不确定的情形，以所花费总期望时间（期望行驶时间、期望充电时间与超出指定服务节点时间窗的期望惩罚时间之和）最短为目标，建立充电节点异质且路段权值不确定的电动汽车路径选择模型，设计混合遗传算法求解模型，最后运用所建的模型和设计的算法对长沙市某物流配送中心电动汽车路径选择进行算例分析，算例分析结果验证了模型和算法的有效性。