随着国家和社会的发展,人们生活水平的提高,对生鲜农产品的需求量不断增加,人们也越来越关注生鲜农产品质量,同时对生鲜农产品物流业提出了更高的要求。然而,当前我国生鲜农产品物流发展还处于起步阶段,生鲜企业的物流配送缺乏科学性,加之生鲜农产品具有易腐败和易损耗的特性,以及来自顾客、社会和企业本身各方面的要求,使得生鲜农产品物流行业受到了严峻的挑战,所以,对生鲜农产品物流进行多目标优化研究很有必要。本文在国内外相关研究的基础上,结合生鲜农产品物流的多方面发展要求,用改进的蚁群算法求解带时间窗的生鲜农产品车辆路径多目标优化问题。首先,对已有的关于生鲜农产品物流的国内外研究现状和物流多目标优化研究现状进行了梳理,得出从企业角度对当前生鲜农产品物流进行多目标研究的依据;其次,从系统论的角度对生鲜农产品物流及特征、车辆路径问题的概念及分类、多目标优化的基本概念及求解原理、多目标优化的方法进行了概述;再次,针对生鲜农产品车辆路径问题的特征,构建了一个以运营成本、碳排放、服务质量为目标的生鲜农产品车辆路径问题多目标优化的数学模型;然后,针对本文所研究的问题,对改进的蚁群算法进行了具体设计,在启发因子中加入了时间窗和需求量因素,将确定型和不确定型状态转移规则相结合,将模型的三个目标加入到信息素更新策略中,并设计了权重因素;最后,以Solomon算例为例,利用Python软件进行编程,求得最优配送路径,对本文的模型和算法有效性进行了验证。本文建立的生鲜农产品车辆路径问题多目标优化模型和设计的改进的蚁群算法能够适应生鲜农产品物流实际发展的需要,对该行业实现绿色可持续发展可以起到借鉴作用。