越来越多的企业已经将物流配送的成本作为影响企业发展的重要指标之一了,尤其是冷链物流在近几年得到了快速的发展与重视,因为该类产品对于配送时间、配送效率以及配送环境的要求是非常严格的,能否使得货物在标准、合理的环境下进行配送以及配送车辆能否在顾客规定的时间内将货物送达都在很大程度上影响了冷冻、冷藏类食品的安全。因此本文通过对冷链物流配送路径的优化来降低配送方的成本,通过建立一个集成优化平台使得所配送的货物能更快、更合理的送到顾客手中,这对于如何降低企业成本有着很大的意义。因此本文从以配送成本最低为目标函数出发,综合考虑到冷链物流的具体特点,给定相关的约束,利用改进的遗传算法对所给的方案进行迭代,将改善后的新的方案送到仿真软件中进行模拟运行,之后将运行得出的结果再次送到遗传算法中进行下一次的迭代,依次重复下去直到达到预先给定的条件即可终止。因此本文重点研究了以下几个内容:(1)首先研究有关冷链以及物流配送等的相关文献,总结出了目前冷链物流以及配送方面存在的一些问题及其发展现状。(2)针对VRP问题,本文采用的是单目标的VRP模型,即以配送成本最低为目标函数,结合冷链的特点给出相关的约束条件,在matlab中建立一个改进的遗传算法优化模型,对每个方案进行优化迭代最终得出一组新的方案。(3)考虑到VRP问题是一个随机事件动态系统,因此本文将配送车辆的行驶时间以及配送车辆的装卸货速度作为2个随机变量,通过在flexsim中对这两个变量进行相应的设置并且建立一个配送系统模型,最后将仿真得出的数据实时地传递和保存到excel表格中即可。(4)最终将优化器模型和配送系统模型结合起来建立一个集成优化平台来进行模型求解,最终对一个算例进行验证与分析,可以很明显的看到利用本文的方法可以大大降低优化迭代的次数,得到更加合理的令人满意的解。本文的创新点就在于对于VRP问题的研究是通过改进的遗传算法进行优化的,在编码方式以及选择、交叉、变异等的操作上进行了一定的改进,该改进的遗传算法能够大大降低方案迭代的次数。接着运用集成优化平台将方案导入到flexsim中进行仿真,每一次仿真得出的新的方案将会通过excel表格传输到matlab中进行下一次的优化迭代,不断重复上述步骤,直到满足了预先设定的条件之后终止,这样才能得出更加符合实际的令人满意的解。