在发达及发展中国家,冷冻食品已经成为千家万户的生活必须品,速冻食品业已成为当今世界上发展最快的行业之一。伴随着速冻食品业的发展,冷链物流这种新兴的供应链体系也逐渐兴盛起来。目前,欧美等发达国家已经形成了完整的冷链物流体系,使生鲜食品在运输过程中的损失率降到了最低。然而在我国,冷链体系很不健全,冷链基础设施和冷链物流运输设备极为落后。80%以上的生鲜食品运输还是采用常温手段,造成了巨大损失。建立健全的冷链体系已成为当务之急。在冷链物流体系的构建中,合理的网络节点选址能够节省费用,加快货物的流通,增加物流企业的收益。因此,冷链物流网络节点的选址决策是整个冷链物流系统优化的关键所在。在我国关于冷链物流的研究还比较少,而且已有的研究都很少考虑到食品腐败率与温度的关系,而由Arsdel等人通过长达十年的研究表明,食品的腐败率与时间和温度呈现一定的函数关系,这种函数关系就是著名的T.T.T.理论。本文在T.T.T.理论与阿仑尼乌斯方程的基础上,推导出了食品腐败率与温度、时间的函数关系。冷链物流与一般供应链物流相比具有其特殊性,如配送的产品价值随时间逐渐流失且无法挽回,惩罚成本在冷链物流成本中占据了比较重要的位置,所以文章考虑到了惩罚函数,并利用推导出的食品腐败率与温度与时间的函数关系建立冷链物流过程中的惩罚函数,从而建立冷链物流节点选址的模型。鉴于模型的NP-Hard性质,文章通过比较分析决定采用遗传算法对模型进行求解。在求解过程中用到Matlab7.0软件进行编程。最后,本文利用A冰鲜公司的算例进行分析,帮助A冰鲜公司选择合适的冷链配送中心,通过绘制运算过程中的每代目标函数值的平均值变化,证明了遗传算法找到了近似最优解,给A冰鲜公司节约了大量的物流成本。之后,文章通过比较考虑食品变质率与不考虑食品变质率选址结果的不同,证明了食品变质率对冷链物流节点的选址的影响不容忽视。