Para abordar los desafíos de costo y eficiencia en la logística de vehículos eléctricos (VE), este estudio propone un modelo de flota heterogénea semiabierta, dependiente del tiempo y multi-centro. El modelo incorpora un marco de medición de consumo de energía no lineal que tiene en cuenta los parámetros del vehículo y la impedancia de la carretera, junto con una función objetivo diseñada para minimizar el costo total, que incluye costos fijos del vehículo, costos de conducción, costos de consumo de energía y costos de penalización de ventanas de tiempo. Se emplea el método de red de mapeo autoorganizado para inicializar la ruta de los VE, y se desarrolla un algoritmo de búsqueda de vecindario grande adaptativo mejorado (IALNS) para resolver el problema de optimización. Los resultados experimentales demuestran que el algoritmo propuesto supera significativamente a los métodos tradicionales en cuanto a calidad de solución y eficiencia computacional. Además, a través de estudios de casos del mundo real, se analizan los impactos de diferentes modos de distribución, tamaños de flota y estrategias de carga en los indicadores clave de rendimiento. Estos hallazgos proporcionan información valiosa para la optimización y gestión de las rutas de distribución de VE en empresas de logística.