“刚送5单就剩20%电，充电站还在3公里外！”快递小哥王师傅的吐槽道出了电动物流车普及中的新难题：续航焦虑、充电耗时、路线绕远，成了绿色配送的“拦路虎”。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“路线规划难、充电安排乱”提供“全景式攻略”。这项覆盖近九年研究成果的综述，揭示了从“单一送货”到“混合车队智能调度”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“续航焦虑”比手机还严重？

如今街头的绿色物流车越来越多，但司机们却常犯愁：

• “里程刺客”防不胜防：同样送10个小区，燃油车“一脚油门”跑完，电动车却得算“这单送完还剩多少电？附近有没有快充站？”，就像“手机只剩10%电却要刷视频，时刻盯着电量条”；
• 充电“偷时间”：快充1小时、慢充4-6小时，配送高峰时“充电1小时=少赚20单”，效率大打折扣；
• 路线“绕路陷阱”：没规划好路线，可能“多跑5公里冤枉路”，直接导致“半路没电抛锚”，就像“没看导航开错路，油表蹭蹭往下掉”。

这些难题的核心，正是“电动车辆路径问题（EVRP）”——给电动车规划配送路线时，得同时考虑续航、充电、载重等约束，比传统燃油车路径规划复杂得多。

研究背景：绿色物流热潮下，EVRP成“香饽饽”

随着“双碳”目标推进，电动物流车保有量激增，但“车好买，路难跑”。论文图3显示，近九年来EVRP领域论文发表数量持续增长，图4和图5则显示研究已覆盖多个权威期刊，成了运筹优化领域的“热门赛道”。

“传统燃油车路径规划像‘走直线’，只需考虑距离和载重；电动车却像‘走迷宫’，得同时算‘哪段路耗电少？在哪充电不耽误时间？’”研究者解释，比如一个配送中心有20个快递点，燃油车选“最近路线”就行，电动车却要额外判断“第8个点附近有快充站，充30分钟刚好跑完后半程”，复杂度翻倍。

变体分类：6大“定制药方”，解决不同配送场景

论文梳理出EVRP的6大核心变体（图6），每种都像“定制药方”，专治不同场景的“痛点”：

• 电动旅行商问题（ETSP）：“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）：“混合车队调度”，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（适合短距离）和3辆燃油车（适合长距离），算法会智能分配任务，既环保又高效；
• 电动定位路径问题（ELRP）：“连充电站位置都规划”！比如新小区周边没充电站，算法会建议“在哪个路口设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”。

算法对比：“精确计算”与“快速估算”，谁更适合物流场景？

针对不同变体，研究者总结出两大类算法“武器库”：

• 精确算法（如分支定界法）：适合小规模问题，算得准但耗时长。比如给3辆电动车规划10个配送点，能算出“理论最优路线”，但要跑1小时计算；
• 启发式算法（如自适应大邻域搜索）：适合大规模场景，速度快但近似最优。比如给20辆电动车规划50个点，10分钟就能出方案，误差控制在5%以内，像“老司机凭经验快速规划路线，虽不是绝对最短，但够用且高效”。

表1显示，不同算法各有擅长：GVRP问题用“混合模拟退火算法”效率更高，MEVRP（混合电动车辆路径问题）则适合“自适应大邻域搜索”。

应用价值：从“纸上谈兵”到“快递小哥的路线神器”

“以前物流公司靠‘老司机经验’规划路线，现在有了这份综述，能直接对标找方案。”研究者举例，某快递网点有10辆电动车，用MEVRP算法优化后，充电次数减少30%，日均配送单量增加15%。论文就像“路线规划百科全书”，企业可按场景查变体、选算法，少走弯路。

未来趋势：实时数据+AI，电动车配送将像“老司机开熟路”

随着电池技术进步和5G普及，EVRP算法还将升级：结合实时路况（“前方堵车多耗电20%”）、充电桩排队情况（“充电站还有2个空位，15分钟后满”</think></think>）</think>，动态调整路线。未来，快递小哥的导航可能会提示：“前方3公里有快充站，现在去刚好不用排队，跑完这单还剩30%电”，真正实现“续航不焦虑，路线不绕远”。

来源: FME机械工程前沿