随着电子商务快速发展,物流需求增长迅速。为了保证电子商务快速而准确的发展,需要完善的物流系统。这就要求对物流系统进行优化,依据合适的规则,对仓储、包装、配送等因素进行优化组合,保证物流系统进步。物流配送是物流活动的重要环节,新型的符合时代发展的物流配送模式,对物流配送环节中的各企业和社会都具有积极的意义。绿水青山就是金山银山,因此发展低碳排放的新能源纯电动汽车刻不容缓。在这样的背景下,对面向电子商务的电动汽车物流配送网络展开优化研究,具有积极的现实意义,并取得了一些创新性的研究成果。首先考虑物流配送活动的配货策略,在确保同一订单不被拆分的前提下依照货品运输要求指派车辆提供配送服务。考虑需求依订单拆分下考虑货品兼容性的配送路径问题,构建整数规划数学模型。随后提出了基于节约算法-邻域搜索（MCWS-LS）和扫描法-自适应大邻域搜索（S-ALNS）的启发式算法进行求解,并确认算法具有较强的稳定性。最后,以郑州市中原区XX物流公司作为案例进行分析,从实际应用的角度,论证了模型和方法的优越性,揭示了货物间不相容的装载约束、依照订单拆分运输策略和服务成本等因素与配送路径方案选择的内在关系和相互影响。随后将配送策略的送货服务模式作为研究切入点,探讨自提与门到门服务相结合的策略。在客户分布较为集中的地点开设自提服务站点,有助于节省上门服务产生的成本,同时满足客户对取货时间的差异化需求,而对于位置分散或距离服务站点较远的客户则由配送人员为其提供送货上门服务,允许配送车辆在服务过程中根据需要前往服务站点接受充电服务。随后,构建整数规划数学模型并设计提出基于节约算法-禁忌搜索（MCWS-TS）的混合启发式算法对上述问题进行求解。研究结果表明,多样化服务策略有助于企业满足客户取货时间和取货方式的个性化需求。考虑物流配送活动的运输车辆特性,因为电动汽车的充电时间成本成为物流企业必须考虑的因素。综合考虑设施选址、路径选择、充电时间等成本,优化电动物流汽车充电和配送策略。随后,提出了基于节约算法-迭代贪婪算法-自适应大领域搜索算法（CWIGALNS）的三阶段启发式算法以及新的算子来有效地解决这一问题。随后,将实验组与对照组在不同情况下的最优策略进行分析。第五章从实践角度分析充电策略与物流配送网络的内在关系和相互影响,提出了配送路径和充电计划的协同优化决策,提出的模型与算法为物流企业解决此类问题提供良好借鉴与参考。