随着人民生活水平和品质意识的提高,消费者对生鲜产品的需求量和质量要求日益提升,这对冷链物流行业提出了更高的要求。冷链物流需要在低温环境下流通来保证产品的质量与品质,较常温物流消耗更多的能量,具有更高的营运成本。随着碳达峰与碳中和双碳战略的部署,快速降低碳排放水平、推动各行业绿色转型迫在眉睫,除了使用柴油燃料的冷藏车辆外,使用纯电、生物柴油和天然气等能源的冷藏车辆也得到迅速发展,并在生鲜产品的冷链运输中得到了广泛应用。在此趋势下,如何实现冷链物流配送过程中经济与环保的平衡,是亟需解决的问题。本文针对冷链物流配送的车辆路径问题,在多配送中心、多类型车辆和多种类商品的情况下,充分考虑车辆的绿色与可持续性,以配送总成本与配送车辆评价最优为目标,构建冷链物流车辆路径优化模型。本文首先建立由社会环境、经济性和质量三个维度构成的车辆评价指标体系,使用基于α-水平截集的模糊TOPSIS法对车辆进行定量评价,通过模糊相对贴近度决定评价结果。在车辆评价结果的基础上,建立相应的冷链物流车辆路径优化模型,并设计与优化模型相匹配的改进的遗传算法,求解得到分批到货下的车辆配送路径。实验部分通过对大连市地利生鲜商品配送的算例进行求解,探索冷链物流配送过程中经济与环保的效益背反关系,并将分批到货的配送模式及未分批到货的配送模式进行对比。求解结果表明,模型在未考虑车辆评价因素时的配送成本为2563.7元,在考虑车辆评价结果后,配送成本均大于2563.7元,且随着车辆评价权重的增加逐渐增长。实验结果验证了考虑车辆评价因素会增加配送成本,同时通过增加车辆评价权重能够有效提升配送车队的绿色与可持续性,以及分批到货的配送模式能够有效降低配送成本。本文对冷藏车辆进行了绿色评价,为物流企业在降本增效和双碳背景下资源的选择和整合提出了建议;同时,本文在构建的车辆路径优化模型中考虑车辆评价因素,并设计相应的遗传算法进行求解,为求解多条件多约束的模型求解丰富了思路,也为冷链物流企业在配送过程中如何平衡经济与环保提供了一定的参考和依据。