近年来，随着消费升级以及电商的发展，对冷链产品的需求不断增加，使得冷链物流日趋重要。然而由于我国的冷库分布不均，冷链保温技术与国际标准尚有差距，冷链成本较高，冷链人才短缺等，给冷链物流的发展带来很大的阻碍。冷链物流是冷冻冷藏类产品从生产、贮藏、运输、销售到消费者的各个环节都始终要求处于规定的低温环境下，以保证产品质量，减少产品损耗的一项系统工程。冷链物流的配送对象主要有农产品、生鲜水产、加工食品以及特殊商品，具有易腐性的特点，因此冷链物流对于时效性的要求很高。在冷链物流中，合理规划冷藏车的行车路径，不仅可以缩短配送时间，降低企业成本，同时也可以降低产品损耗，提高顾客满意度。因此，冷链物流路径优化的研究具有较大的理论意义和实用价值。
　　本文所做的主要工作为：
　　(1)研究了冷链物流配送路径优化问题，在统筹考虑固定成本、运输成本、货损成本、能耗成本、惩罚成本的基础上，构建了带软时间窗的冷链物流路径优化的数学模型。
　　(2)针对简单遗传算法的两个缺陷：没有考虑个体适应度的优劣，仅仅依据变异概率决定是否进行单步互换变异，导致算法早熟收敛；以及变异算子的随机选取变异点的盲目性。提出两种改进算法。
　　在分析搜寻者优化算法的基础上，采用搜寻者优化算法中的不确定性推理行为及近邻策略改进简单遗传算法的变异算子，得到搜寻者遗传算法。
　　将萤火虫个体引入简单遗传算法的变异算子，通过萤火虫个体间的发光行为来减小互换基因选择的随机性，得到萤火虫变异，为防止陷入局部最优，同时采用变邻域扰动机制，得到萤火虫遗传算法。
　　通过典型测试函数验证了两种改进算法的有效性，并用于求解冷链物流路径优化的数学模型，降低了配送成本。
　　(3)采用京东生鲜次日达的配送模式，对京津冀都市圈内13个城市进行冷链物流配送路径优化进行了实例验证，分别采用简单遗传算法、搜寻者遗传算法、萤火虫遗传算法得到了京津冀都市圈冷链物流配送总成本最低的配送方案。相对于简单遗传算法的优化结果，搜寻者遗传算法最优，萤火虫遗传算法次优。最后根据仿真结果给出了相应的建议。