随着网络零售的快速发展,消费者对生鲜产品配送到家的需求日益增多,也对冷链物流企业提出了更高要求。目前,冷链物流企业面临众多问题,应通过科学合理的方法规划配送路线,从而解决当下企业面临的配送总成本较高、客户满意度和车辆使用效率较低的问题。因此,研究冷链物流车辆路径优化具有十分重要的实践价值。首先,本研究对低碳冷链物流的国内外现状进行了总结,通过分析低碳冷链物流配送总成本的构成,指出了相关研究中存在的问题,从而为本文研究提供了方向;同时总结了低碳冷链物流以及车辆路径优化方面的基本理论,在模型求解方面,主要对几种常用的现代启发式算法进行对比分析,并针对问题选择遗传算法和模拟退火算法相结合的研究,为后续的算法选择提供理论依据;其次,对多车型冷链物流配送路径问题进行描述,明确车辆配送过程中各项成本的计算方法,并引入拥堵指数来贴近车辆实际行驶时间,构建出带有时间窗的多车型冷链物流路径优化模型,该模型以配送总成本最小化和客户满意度最大化为目标,通过去标量化和赋予权重将双目标函数整合为单目标函数。然后,分别对遗传算法和自适应遗传模拟退火算法进行了研究,为后续模型的求解做准备;最后,结合上海市W公司冷链物流配送实例,运用MATLAB软件进行编程,分别对单车型和多车型冷链物流车辆路径优化进行研究。结果表明,在配送总成本和客户满意度被视为同等重要的前提下,采用多车型配送相比单车型不仅提高了车辆的有效利用率,而且使配送总成本和客户满意度达到相对最优水平,有利于企业的长久发展。且通过对比两种算法下求解多车型冷链物流路径优化模型的运行结果可知,相比传统遗传算法,采用自适应遗传模拟退火算法求解的速度更快、效率更高,其配送总成本和客户满意度也都优于传统遗传算法,证明了算法的有效性。本文的理论创新通过将多车型路径优化与冷链物流相结合,同时引入交通拥堵指数,在提高车辆利用率的同时,更贴合实际应用,具有一定的现实意义,为冷链企业的车辆路径优化提供理论借鉴和指导。