冷链物流配送中心是整个冷链供应链系统中十分关键的节点,在冷链货物的流通过程中扮演着承上启下的角色。合理地对冷链物流配送中心进行选址,既可以高货物的运输周转效率、升顾客的满意度,又可以有效地降低物流配送费用、节约资源、增强企业的核心竞争力。因此,对冷链物流配送中心进行规划选址,构建一个高效快速响应的物流网络体系是十分必要的。而布谷鸟搜索算法是一种基于鸟巢寄生行为进行仿真的智能优化算法,由于其思想简单、控制参数少、易于实现,在各个领域都得到了广泛的应用。但在求解实际问题上,布谷鸟搜索算法也存在许多缺陷,需要对算法进行相应的改进。基于此,本文将动态惯性权重引入到布谷鸟搜索算法的莱维飞行过程中,通过对比多种动态惯性权重策略,出了动态惯性权重对数递减策略。同时,为了平衡算法全局搜索与局部搜索的能力,将固定发现概率换成自适应切换发现概率。为了验证算法性能,选取了六个测试函数对其进行测试,并与基本布谷鸟搜索算法、粒子群算法、蚁群算法进行比较。结果表明,改进的布谷鸟搜索算法能够很好地找到函数的最优解、算法性能较佳。其次,将改进的布谷鸟搜索算法用于采用精确重心法模型求解冷链物流单配送中心选址的问题上,与基本布谷鸟搜索算法、粒子群算法、蚁群算法进行结果与适应度进化曲线的比较。结果表明,改进的布谷鸟搜索算法迭代次数更少、求解结果更精确。最后,将改进的布谷鸟搜索算法用于采用CFLP模型求解冷链物流多配送中心选址的问题上,并与基本布谷鸟搜索算法以及模拟退火算法相比较。结果表明,改进的布谷鸟搜索算法规划的冷链物流配送中心选址方案更合理、成本更低。综上所述,本文所改进的算法与构建的模型能够计算出最优配送中心的选址位置与最低成本,对冷链物流企业进行配送中心选址具有一定的指导意义。