随着居民生活水平的提高,人均消费水平不断上升,人们对产品的需求日益上升的同时,许多现实问题应运而生,如食品安全问题,尤为重要的是冷链品的安全问题。据统计,我国各种冷链品的消费量逐年上升,冷链品的流通规模也越来越大。故而,冷链品的仓储及运输问题至关重要。此外,冷链品不同于常温品,其具有保质期短、易腐败变质的特性,因此,在生产、仓储、加工、零售等环节中,采取何种措施来保证冷链产品新鲜度的研究尤为重要。然而,现阶段我国针对冷链品质量问题的研究中,大部分学者对冷链品质量的假设是完善的,并没有考虑到冷链品由于标签贴错或标签打印不清晰、产品切割不均匀、运输过程中相互碰撞等原因造成的质量缺陷问题,这不仅会造成顾客满意度有所下降,还会进一步影响整个供应链的成本核算。此外,在整个供应链运作过程中,人的行为对运作效率会产生一定的影响,而以往的学者们在研究此问题时,大都集中于产品生产过程、碳排放、供应链排序等问题中,对订购产品过程中订购人员具有学习效应的研究甚少。因此,在冷链库存的研究中加入质量缺陷与学习效应的因素,更有助于提升顾客满意度,从而提高供应链的整体竞争力。针对冷链品生产加工及储运环节的不稳定性,本文以一个生产商与一个零售商组成的二级冷链系统为背景,构建了产品具有随机质量缺陷且变质率服从二参数Weibull分布的冷链库存一体化模型,文章从系统平均总成本最小化的角度确定供应链各成员的最佳库存策略,并采用遗传算法,利用Python2.7软件对算例进行仿真计算发现,原材料变质率、产成品缺陷率以及固定订货成本学习率均与冷链平均总成本正相关,且相较于冷链品原材料变质率与产成品缺陷率,固定订货成本的学习率对系统总成本的影响最为显著,其中以零售商处的学习率尤为明显。