当前社会,特别是大城市对生鲜蔬果的需求量的增加导致冷链运输需求量的不断上升,由于冷链运输车辆的在途运输成本(包括车辆的消耗,排放对于环境的污染等)远高于一般的物流运输车辆,而且大型货车的装卸操作对于周边环境的影响比较大,导致对于装卸的时间窗有严格的约束,因此,有必要在冷链物流运输配送路径优化时尽量满足各目的地的时间窗约束并且减少运输车辆在途时间。本文以连锁生鲜超市的冷链物流配送路径优化问题为研究对象,从道路的路况和时间窗的角度出发,建立以配送时间与配送成本同时最优的模型,并基于中大型生鲜连锁超市的实际情况对所建立的优化模型以及所开发的优化算法的应用及其科学合理性和有效性问题进行了大量实例的分析和验证。本文的主要的基础性创新与突破性贡献研究成果如下:文章在充分结合了前人的研究和分析现实中传统冷链物流配送的实际路径优化情况的基础上,首先,考虑路况和时间窗对冷链物流实时配送路径优化的影响以及冷链运输的特殊性,来探讨如何建立多目标的冷链物流配送路径优化的模型,然后基于遗传算法对问题进行了求解和方法的设计,因此,从问题的建模与求解方面均在一定程度上拓宽了物流配送路径优化研究内容。考虑到了实际中道路拥堵所导致的冷链物流配送行驶时间的延长会导致冷链运输成本和碳排放的增加,以及行驶时间的不准确性会对于时间窗约束的难度增加,本研究将路况作为配送路径优化模型的重要基础和影响因子,使所建立的路径优化模型的可以根据实际情况准确匹配,提高路径优化模型的适用性,最后通过实验分析,基于本文研究所设计构造的路径优化模型分析所得的优化解,可以有效地控制和提升了冷链产品的流通率、降低了冷链物流产品的货损率,从而有效地降低了冷链产品物流配送的成本,而且能够有效减少了碳排放,降低对于环境的污染和危害,实现了环境效益和社会经济效益的平衡,为大型冷链产品物流的企业进行物流配送优化提供了较好的决策指导信息。