近年来,随着生鲜电商蓬勃发展,新零售变革对生鲜食品冷链布局的影响,相应的冷链物流系统也得到了极大的发展,因生鲜食品的特殊属性,冷链物流的配送一直是个难题,有关冷链物流的配送优化一直是研究的热点。传统的冷链物流配送模式存在运输公司运输服务产品和线路单一,中间多次断链造成货损严重的问题。而且生鲜运输发车频率具有随机性大、没有统一时间规划,导致时效性难以保证。F2B2C模式(从产地到销地直达终端消费者)是一种新兴的冷链物流配送模式,结合使用冷链卡班(即冷链运输形成固定频率的发车班次)有效解决传统冷链断链导致的货损严重和时效性低的问题。本文通过对比当前生鲜配送的多种模式,论述了 F2B2C模式的优势、生鲜农产品多温共配的趋势和冷链卡班的研究指标分析,构建了 F2B2C模式下使用冷链卡班的生鲜产品冷链物流配送优化模型。该模型在总配送成本中,除了传统车辆路径问题里随着车辆行驶里程增加产生的运输成本和随着配送时间的增加所造成的生鲜产品的货损成本外,亦考虑了时变特性道路通行情况下的配送时间变化,刻画了货损成本的动态发生过程以及考虑了多温控制冷冻设备随着通过时变理论计算出的配送时间而产生的制冷成本。设计了与模型相匹配的改进遗传算法来完成F2B2C模式下冷链卡班运配方案,避免了传统遗传算法易陷入局部最优的问题,改善了模型求解的效果。以北京市某第三方物流配送企业冷链配送任务为例,用MATLAB工具进行模型的计算和分析,满足总配送成本较低的路径在模型中被纳入为配送的最优路径。结果表明构建基于时变路网环境下生鲜产品冷链物流配送车辆路径优化模型更加贴合生鲜产品冷链物流配送的实际情况,此结论为生鲜产品物流配送实现科学的路径规划快捷的配送调度及最终配送成本的优化提供思路。