近些年来,冷链物流行业在我国日益繁盛,这不仅拓展了我国物流行业的业务范围,同时也带动了生鲜食品的发展,一些生鲜超市例如易果生鲜、盒马鲜生等开始蓬勃出现,就连天猫、京东、苏宁易购等电子商务企业也开展了生鲜食品平台及配送业务。但是我国生鲜食品企业规模都不够庞大,比较零散,形成不了市场竞争力,且在选址、配送等方面存在问题。因而本文以目前城市居民需求量较大的生鲜农产品作为研究对象,响应国家共享经济、绿色物流的发展理念,采用共同配送模式,合理规划城市内部生鲜农产品的发展模式和冷链配送路径。本论文概括了我国对农产品、冷链物流服务、共同配送模式提出的发展规划和政策,并对这三个方面的发展现状进行分析,归纳总结国内外专家学者在这些方面,以及各类智能化启发式算法,尤其是运用模拟退火算法求解车辆路径问题的思路观点。在参考其他学者的研究成果时发现,在这些研究中存在货损成本系数固定化、产品种类单一、多采用仿真数据等问题,结合这些问题,本文以生鲜农产品为研究对象并获取相关样本数据,采用共同配送模式,对冷链物流的路径优化问题进行模型创建。本论文对共同配送的概念模式、车辆路径问题的分类和原始数学模型、模拟退火算法的要素、流程、特点等理论知识进行梳理,详尽的阐述模型创建中客户、冷链配送车辆、目标函数等八大基本要素,根据这些要素建立起一个包含农场和农户、生鲜农产品提供商、农贸市场(配送中心)、客户、第三方冷链物流企业及信息平台(电商平台)六个部分的流程图,并结合前人的研究成果,搭建出一个新的生鲜农产品冷链物流共同配送路径优化数学模型。同时本文还具体描述了冷链配送车辆完成一次配送活动时所产生的各类成本,在货损成本中加入配送货损率的线性递减公式,并对多种生鲜农产品的进行配送。在模型创建完成后,本论文主要运用模拟退火算法求解生鲜农产品冷链物流共同配送路径优化数学模型,并使用MATLAB 2015b软件,随机选取昆明市30个小区作为配送地点进行三组实验,包括13个配送点模拟退火算法求解、13个配送点粒子群算法求解以及30个配送点模拟退火算法求解,且将三组实验结果进行对比,从而发现模拟退火算法在解决车辆路径问题时,无论计算效率还是精度都优于粒子群算法,且模拟退火算法也适合求解较大规模的车辆路径问题,虽然精度有所降低,但是也可以快速的得出接近于最优解的结果。最后本论文对生鲜农产品冷链物流共同配送路径优化问题的未来发展道路提出几点设想,例如可以采用动态式的车辆路径问题、可以考虑实际的交通情况、探寻更优的算法求解模型等,并期望本文的研究能够为我国冷链物流配送行业在生鲜农产品中的发展提供一定的帮助。