随着经济的发展,人们生活水平的不断提高,冷链品需求量越来越大,冷链物流业发展迅速。但是,我国冷链物流目前存在很多的不足,传统冷链配送模式的配送车辆和配送模式单一,加上共同配送的局限性,制约了冷链物流实现不同温度货物共同配送的能力,导致冷链物流配送成本过高、食品安全事故频发等一系列问题。冷链物流多温共配借用先进的技术,通过不同的舱室实现多种不同温度货物的共同配送,再用车辆路径最优方法对配送路线进行优化选择,寻找最优路径,提高配送服务水平和顾客满意度,降低运输总成本,创造经济效益。本文对多车舱冷链物流车辆路径优化问题进行研究,考虑不同产品对温度的不同要求,首先对多车舱车辆路径问题和冷链物流的相关理论进行了介绍,并在多车舱车辆路径问题模型的基础上,针对特殊的冷链物流进行了优化,建立了两种不同情况下(一个客户点只能被访问一次、不同种类产品不可以拆分运输和一个客户点可以被访问多次、不同种类产品可拆分运输的两种情况)的多车舱冷链物流车辆路径优化模型,模型综合考虑了车辆固定成本、行驶成本、能源成本和货损成本,其中能源成本和货损成本均包含行驶和装卸两个部分,并采用改进的遗传算法进行求解,改进的遗传算法对两种不同情况下采用不同特殊的编码、解码方式,最后通过随机生成节点网络进行算例分析,对多车舱的冷链车辆进行路径优化,并通过对车型(产品种类)、供给量、客户位置范围以及车辆固定成本四个变量进行灵敏度分析,并在不同参数条件下,比较不同运输模式下的成本与车辆数,分析不同运输模式下的优化范围,证明了这两种情况相比传统冷链运输模式的优越性,验证了模型和算法的有效性,具有一定的实际意义。