随着我国经济的快速增长,人民生活水平的不断提高,对生鲜产品的需求量也日益增加,生鲜连锁店应运而生,生鲜连锁店为消费者们提供了新鲜的生鲜产品和便捷的服务。由于生鲜产品具有易腐坏性、保质期较短等特点,越来越多的生鲜连锁店企业采用冷链运输,并通过规定配送车辆在固定时间窗内送达产品的方式来保证生鲜质量;然而与普通的物流运输相比,带时间窗的冷链物流运输会产生更加高昂的费用。因此,对于生鲜连锁店企业而言,如何降低配送成本,提高配送准时性,合理安排配送路线已成为影响生鲜连锁店企业发展的关键问题。基于此,本人选带时间窗的生鲜连锁店配送路径优化作为硕士论文研究对象,具体研究内容如下:首先,阐述了国内外对生鲜冷链运输和车辆路径优化问题的研究现状,以M生鲜连锁店为例,分析了生鲜连锁企业配送现状及存在的问题。在考虑各市辖区交通拥堵状况的因素下,系统研究了带时间窗车辆配送的各项成本,建立以配送总成本最小为目标的数学模型。其次,将蚁群算法和入侵杂草算法相结合,设计了一种混合蚁群算法。将蚁群算法求解得出的初始解作为入侵杂草算法的初始种群,避免算法在次优解附近扩散;利用入侵杂草算法局部搜索能力强的特性,提高新算法局部搜索能力和收敛速度。通过与利用基本蚁群算法求解的文献数据比较,验证了混合蚁群算法在求解生鲜连锁店配送路径优化问题的有效性和可行性。最后,以太原市M生鲜连锁店企业为算例,结合混合蚁群算法,利用Python软件工具分别对不考虑和考虑各市辖区交通拥堵情况的模型进行求解,并将两者的配送方案及总成本进行比较。结果表明,在生鲜连锁店配送路径问题的研究中,考虑各市辖区交通拥堵因素,更能有效的减少配送成本,提高配送准时性,使得生鲜连锁店配送路径研究更具有现实意义。本论文选取M生鲜连锁店构建求解生鲜连锁店配送路径优化模型具有一定的代表性,此数学建模和求解方式同样适用于其他生鲜连锁企业,期待本论文能够为生鲜连锁店企业配送方案规划提供一些理论参考。