随着我国经济的高速发展,城市交通问题、环境污染问题日益凸显出来。近年来,末端配送需求的增长让绿色、可持续的城市物流配送受到重视,电动物流车应运而生,但将电动车应用到城市物流配送,仍然面临许多问题,如电动车续航里程较短而导致配送过程可能需要进行一次或多次电能补给,电动物流车充电时间较长而引起的客户满意度降低等。在上述背景下,本文基于电动物流车快速充电（Electric Verhicle with Fast Recharging,EVFR）和电池组换电（Electric Verhicle with Battery Swapping,EVBS）两种电能补给形式,建立电动物流车城市配送充换电模型,对比分析两种补电方式下的企业配送成本及车辆配送方案,为城市配送企业提供车型选择方案和企业运营思路。本文主要内容如下:（1）梳理电动物流车、VRP问题以及排队论问题的基础理论。基于实地调研了解电动物流车目前发展水平、补电设施配套情况,结合我国电动物流车城市配送特点和应用环境,将排队论运用到EVRP问题中,为本文模型构建提供依据。（2）构建基于充换电模式的电动物流车城市配送数学模型。模型考虑车辆固定成本、驾乘人员劳动成本、行驶耗电成本和时间窗惩罚成本,同时将时间窗约束、排队论问题考虑在模型中,以配送总成本最小化为目标函数,分别建立EVFR和EVBS的数学模型,并通过构建小规模数据集验证模型的正确性。（3）算法设计。对比启发式算法与精确算法的优劣势,选择遗传算法求解本文模型。基于扫描算法得到初始配送方案,结合车辆剩余SOC选择插入充换电站,对染色体进行三维混合编码后代入遗传算法进而求得最优配送方案。（4）EVFR和EVBS模型的实例验证。本文以北京市A公司为例,对A公司现有的客户群分布及时间窗要求、电动物流车数量及种类、配送中心规模和服务能力相关数据代入模型,求得A公司某单日配送中两种电量补给方式下的车辆运行组织方式、客户满意度、企业配送成本等结果,文章发现换电型电动物流车相比充电型车辆更具有成本优势;对充电速率、电池容量两项因素进行灵敏度分析,发现随着充电功率及电池容量的提升,配送成本呈下降趋势。本文的计算结果具有理论和实际意义,从而对电动物流车在城市配送方面的发展和推广起到促进作用。图34幅,表36个,参考文献72篇。