在日趋严格的环保要求下,受国家政策鼓励和经济发展的推动,采用电动车进行物流配送已是大势所趋。然而,电动车存在“里程焦虑”问题,需中途充电且充电时间较长,这些特征使电动车路径规划与传统路径规划问题有着明显差异,而且大多数现有研究假设电动车的能量消耗是线性的,以及假设充电时间固定。本文将进一步研究考虑充电策略和非线性能量消耗的电动车配送路径规划问题。首先,本文在分析电动车的能量消耗影响因素和能量转换过程的基础上,构建更符合实际的能量消耗函数,以最小化总配送成本为目标函数,建立了考虑非线性能量消耗的电动车配送路径规划模型(E-CVRPTW),并提出了一种基于变邻域下降搜索改进的混合蛙跳算法进行求解。以广东T公司的常温奶配送作为实例分析,得出以下结论:(1)配送过程中,随着载重量减少,电动车的能量消耗系数下降了43.69%;(2)不同能量消耗模型对配送方案的影响较大,考虑非线性能量消耗时,总配送成本降低约16.62%,有助于物流企业更加准确地实施配送规划决策,进一步优化配送方案。其次,分析充电过程和策略,构建充电函数,建立了同时考虑充电策略和非线性能量消耗的电动车配送路径规划模型。通过实例分析,得到以下结论:(1)考虑充电策略和非线性能量消耗E-CVRPTW模型的总配送成本在三个模型中是最低的,较只考虑非线性能量消耗的E-CVRPTW模型节省成本约18.81%;(2)考虑充电策略时,电动车倾向于少量多次充电,能较好地满足客户配送时间窗要求,提高客户满意度。最后,通过对两个模型分别进行灵敏度分析,研究电池容量和载重两个因素对配送成本的影响,得出以下结论:随着电池容量增加到一定值,总配送成本降速变缓,趋于收敛;随着额定载重的增加,总配送成本先降后升。因此,企业在购车时,应考虑大电池容量带来的配送成本节省与购置成本增加之间的权衡,同时,不能一味追求高载重车辆,应考虑实际配送需求,在满足客户配送需求的同时保持较高载重率。随着电动车时代到来,上述结论可为企业购置电动车和优化配送决策提供参考,有利于降低配送成本,提高配送服务质量。