冷链配送是冷链物流的一个重要环节，随着人民生活质量的不断提高，工作节奏的加快，越来越多人选择购买生鲜冷冻食品，冷链食品的需求量不断增加。基于冷链产品配送的特殊性，冷链物流也越来越受到重视。销售商为增加销售额度，对冷链物流配送商提出了更为严格的要求，尤其是在配送时间和质量上作出的相应的规定。而从冷链配送商的角度出发，在满足客户规定的时间窗要求的基础上，还要考虑到配送产品容易变质腐坏等因素的影响，以实现冷链配送成本最小化的目标。因此，在满足各客户数量需求的前提条件下，分析构建以成本最小化为目标函数的冷链配送车辆路径模型，对冷链物流领域有着非常重要的理论和实践意义。　　本文研究了北京J公司冷链配送路径的优化问题，分析北京 J公司冷链配送现状，找出存在的问题。根据冷链物流与常温物流的差异，将其特性反映在配送优化模型当中，深入探讨冷链产品配送的各项成本，除了固定成本和运输成本，还研究分析由于速冻食品易腐性所造成的货损成本，以及为保持低温而进行制冷消耗的能源成本，以此构建北京 J公司冷链物流配送路径优化的基本模型。然后，进一步探讨实际应用当中的时间窗限制，考虑实际配送过程中客户对到货时间窗的要求，及非时间窗到达采取的惩罚措施，使模型更符合实际状况。接着分析了粒子群算法（PSO）的相关理论等，介绍粒子群算法常用的一些改进方法，参考相关改进方法本文尝试根据余弦函数的特性对粒子群算法进行改进，即同时调整惯性权重和学习因子使它们呈非线性变化，经四种常用的基准函数进测试后，验证了该算法综合寻优性能更好，可用于冷链配送路径优化中，并利用MATLAB对改进的粒子群算法进行了仿真优化，优化后的配送计划在配送时间、配送里程以及配送总成本上都较原计划更优。最后，对优化结果进行分析，并提出相关建议。希望研究结论或成果对北京J公司的冷链配送运输具有一定的实践指导意义，实现其配送成本最小化的目标，提高企业经济效益，也为改善相关企业的冷链配送提供一定的借鉴和帮助。