随着国民生活水平的提高,人们对于食品质量要求越来越高也越来越多样化。在食品生鲜配送领域,传统的配送通常采用燃油汽车进行冷链配送,但是燃油燃烧产生的二氧化碳和不完全燃烧产生的有害气体会加重环境的负担,生鲜产品的制冷运输也会消耗更多的能源。与燃油车相比,电动车以电能为动力源,对环境和社会资源更加友好,因此将电动车应用于冷链物流配送领域中是冷链配送未来的发展趋势。此外,客户需求的多样化使得客户所需的产品需要在不同温度条件下进行运输,并且需要避免产品之间的相互污染,使用带隔舱的电动车为多温区冷链物流配送提供了一个新思路。由此带来的问题是如何科学合理设计车辆调度方案。因此,本文针对带隔舱电动车的冷链物流配送优化问题展开研究,主要研究工作如下:(1)在传统车辆路径问题的研究基础上,结合多温区冷链物流配送的需求,考虑电动车的技术特性,尝试将带隔舱电动车应用于多温区的冷链物流配送领域,并对其可行性和必要性进行了分析。在对实际需求进行抽象和假设的基础上,首次提出了基于电动汽车的多温区冷链物流配送路径优化问题研究(EVRP-MTZ)。在该问题里,不仅考虑了多车型、多温区、硬时间窗、允许社会充电站充电以及单位里程电耗与车辆重量线性相关等条件,还建立了隔舱与温区的对应关系不固定情况下单位制冷电耗的约束,最后以总成本最低为目标建立了数学模型。(2)设计了混合蚁群算法求解EVRP-MTZ问题。对传统的蚁群算法进行了改进,考虑时间窗因素对算法的影响,在转移规则中加入了时间窗匹配因子,设计了新的适应EVRP-MTZ问题的信息素更新策略。并且为了提高算法的搜索能力,设计了Relocate、Reverse、Exchange、Time Greedy、Worst-Customer和2-opt六种局部优化策略。(3)用改进的Solomon算例集验证算法的有效性,实验结果表明:首先,2-opt充电桩插入算子对于解的改进有比较明显的效果,带有局部优化策略的混合蚁群算法的寻优能力要比纯ACO更好;其次,与燃油车冷链配送相比,电动车配送模式能够节约8%左右的配送成本,是一种清洁高效的配送方式;最后,相比于无隔舱车辆进行冷链物流配送,采用带隔舱的车辆配送平均能够节约61.90%的成本和67.74%的行驶路程,同时还能大幅减少车辆使用量。图18幅,表19个,参考文献76篇。