“快递车半路没电抛锚？配送路线绕远多耗电？”随着新能源物流车普及，电动车“续航焦虑”“充电耗时”等问题成了快递小哥和物流公司的“新烦恼”。近日，我国学者在《Front. Eng. Manag.》发表综述论文，系统梳理了电动车辆路径问题（EVRP）的变体与算法，为解决电动车配送中的“路线规划难、充电安排乱”提供“全景式攻略”。这项研究覆盖近九年相关领域成果，揭示了从“单一送货”到“混合车队调度”的技术演进，为绿色物流高效落地提供重要参考。

问题引入：电动车配送，为何成了“甜蜜的负担”？

如今，走在街上，绿色牌照的电动快递车越来越多。它们零排放、噪音小，却常让司机头疼：

• 续航“里程焦虑”：传统燃油车“一脚油门踩到底”，电动车却得时刻盯着电量，“就像手机只剩10%电还没带充电器，心里发慌”；
• 充电“时间刺客”：快充也要1小时，慢充更要4-6小时，配送高峰时“充电1小时，少送20单”，效率大打折扣；
• 路线“绕路陷阱”：如果没规划好路线，可能“多跑5公里冤枉路”，直接导致“半路没电”，就像“没看导航开错路，油表蹭蹭往下掉”。

这些问题的核心，正是“电动车辆路径问题（EVRP）”——如何在配送时同时考虑续航、充电、载重等约束，规划出最优路线。

研究背景：绿色物流热潮下，EVRP成“香饽饽”

近年来，“双碳”目标推动物流行业向绿色转型，电动物流车保有量激增。但“车好买，路难跑”，EVRP研究也随之“火”了起来。论文中的图3显示，近九年来相关论文发表数量持续增长，图4和图5则显示，该领域研究已遍布多个权威期刊，成为运筹优化领域的“热门赛道”。

“传统燃油车路径规划只需考虑距离和载重，电动车还要加‘充电约束’，复杂度翻倍。”研究者解释，比如配送中心有10个快递点，燃油车可能走“最近路线”，但电动车得算“哪个点附近有充电站？充多久能跑完全程？”，就像“给外卖小哥规划路线时，不仅要选最近的店，还得考虑他什么时候该喝水、休息”。

核心突破：六大EVRP变体，“对症下药”解难题

论文系统梳理了EVRP的六大核心变体（图6），每种变体都像“定制药方”，解决不同场景的痛点：

• 电动旅行商问题（ETSP）：最基础的“单人单车版”，比如一个快递员用一辆电动车送固定地点，算法规划“最短且不没电”的路线，像“给独行侠画地图”；
• 绿色车辆路径问题（GVRP）：不光考虑电动车，还兼顾燃油车的碳排放，适合“燃油车和电动车混编”的车队，比如物流公司有5辆电动车和3辆燃油车，算法会分配“短距离用电动车，长距离用燃油车”，既环保又高效；
• 混合电动车辆路径问题（MEVRP）：更复杂的“车队调度版”，比如10辆电动车配送，有的车续航长、有的充电快，算法会根据车辆特性分配任务，像“班主任给不同特长的学生分小组作业”；
• 电动定位路径问题（ELRP）：连充电站位置都要规划！比如新小区周边没充电站，算法会建议“在哪个路口设充电站最方便多辆车补能”，相当于“不仅规划送货路线，还顺便选好沿途加油站位置”。

针对这些变体，研究者还总结了两大类算法：精确算法（如分支定界法，适合小规模问题，算得准但耗时长）和启发式算法（如自适应大邻域搜索，适合大规模问题，速度快但近似最优），就像“解数学题，简单题用公式精确算，复杂题用技巧快速估”。

研究价值：从“纸上谈兵”到“落地指南”

这篇综述不仅“盘点”了技术，更像“导航地图”，帮研究者和企业快速找到方向。比如物流公司想解决“混合车队调度”，可直接查阅MEVRP章节，对比不同算法的效率（表1列出GVRP的求解方法及适用场景）；新入局者想了解领域趋势，图3的论文增长曲线能直观看到“哪些问题最近研究最热”。

“以前企业可能‘摸着石头过河’，现在有了这份综述，能少走弯路。”研究者表示，未来随着电池技术进步和充电站普及，EVRP算法还能结合实时数据（如实时路况、充电桩排队情况）动态优化路线，让电动车配送“像老司机开熟路一样顺畅”。

未来展望：算法让绿色物流“跑得更远”

随着新能源物流车渗透率提升，EVRP研究将更贴近实际需求：比如考虑“快递员工作时间限制”（不能为了充电加班）、“客户收货时间窗”（只能下午2-4点收货）等复杂约束。而这份综述为这些进阶问题提供了“技术字典”，研究者可在此基础上开发更智能的算法。

来源: FME机械工程前沿