在互联网的带动下,农产品冷链物流需求越来越大,而成本一直是制约冷链物流发展的关键因素,如何有效降低冷链物流成本成为国家、企业和消费者共同关注的热点话题。与此同时,冷链物流市场的扩大以及消费者对服务品质的要求提升,促使企业不得不提升自身服务质量,提高满意度来增加顾客黏性,在竞争激烈的市场中占据一席之地。因此,本文的研究旨在通过合理的车辆调度和路径优化,在保证满意度处于高水平的情况下,使综合成本最低,为冷链物流企业的日常调度工作提供依据。论文突破了仅考虑运输成本及单配送中心来优化冷链物流路径的局限性,克服了传统遗传算法在求解VRP(Vehicle Routing Problem)问题的不足,提出了基于时间及品质因素的满意度函数来满足企业的现实需求,因而具有重要的理论和实际意义。首先,综述了国内外在冷链物流路径优化方面的研究成果,指出了当前研究中的不足,同时阐述了冷链物流路径问题相关的基础理论,为论文的后续研究奠定了坚实的理论基础。其次,从VRP基本模型出发,结合冷链物流特点,在考虑货损成本和能耗成本的多成本目标优化前提下,分别构建了满意度约束的冷链VRP模型和具有多配送中心的冷链VRP模型。再次,为了避免传统遗传算法对VRP问题染色体的破坏性以及“早熟收敛”问题,提出了单亲遗传算法的局部精英选择策略,并设计了基于染色体基因段的三种变异算子和交叉算子,其中在交叉算子中提出概率融合操作以优化调度车辆数。设计自适应遗传算法作为对比实验,运用MATLAB软件实现编程。最后,以S食品公司数据为例,验证了本文构建的两个模型和单亲遗传算法的有效性和优越性。