随着医疗救助的普及,药品冷链物流配送的重要性日益增强。然而我国医药冷链物流普遍存在物流资源浪费、配送成本高等问题。在这样的环境下,从冷链的角度考虑医药物流配送成本,确保药品的有效性是非常迫切的。本文以医药冷链物流中的配送路径优化问题为核心,结合冷藏药品配送的实际特点,针对不同情形分别对问题进行建模,并用改进的蚁群算法进行求解。本文主要工作如下。首先,考虑到蚁群算法对于运输路径规划问题求解过程中的天然适宜程度,本文选择了蚁群算法对问题进行求解,同时,为了弥补蚁群算法求解时间较长、偶有早熟收敛的缺陷,提出一种改进蚁群算法,并用改进前、后的蚁群算法分别对数学算例进行求解,仿真结果验证了改进蚁群算法的有效性。接着,在一对多的模式下,本文考虑道路状况对优化路径的影响,逐个对运输成本、质量损坏成本、时间窗惩罚成本和制冷能耗成本进行分析,对各成本分别赋予不同的权重,构建了总成本最小化的单配送中心医药冷链物流路径优化模型,通过具体算例,证明了该模型的合理性。然后,在多对一的模式下,本文针对应急冷藏药品运输的特点,同时考虑运输时间和药品质量,建立了最小化药品运输时间、最大化药品运输质量的多目标单需求点的医药冷链物流路径优化模型,该模型一方面能够保证应急药品在第一时间运往需求地,另一方面也保证了冷藏药品的药效。最后,在多对多的模式下,本文基于多配送中心信息和资源共享的基础上,建立了半开放式多配送中心的医药冷链物流路径优化模型,该模型以综合成本最小化为优化目标,除了考虑质量损坏成本、时间窗惩罚成本、制冷能耗成本和运输成本外,还额外增加了配送中心的使用成本,以提高医药冷链物流资源利用率,并通过具体算例,证明了该模型的有效性。研究表明:结合不同的情形建立不同模式下的医药冷链物流路径优化模型,能够更好的贴合实际,使得运输路线更具合理性。同时,数值算例的运算结果也显示了本文所建各模型的可操作性和改进蚁群算法的优越性。