进入21世纪后,“低碳出行”、“低碳生活”等名词开始进入人们视野,逐渐融入人们生活,并且开始改变人们的生活方式和生活标准,“低碳城市”理念随之出现。随着城市人口密度逐渐增大,城市对生鲜冷冻食品的需求量逐步升高,最终使得城市冷链配送次数越来越多、物流规模也越来越大。“低碳”城市特点包括以人为本、低碳性、可持续发展、宜居性和复杂性等,是城市发展的目标。为建设“低碳城市”,实现可持续发展,城市冷链物流必须低碳化。对于城市冷链物流系统,城市配送系统是石化能源消耗的主要去路,也是二氧化碳的主要来源。为减少二氧化碳排放量,降低冷链物流配送成本,笔者选择在“低碳”约束下对冷链物流配送路径进行优化。城市冷链物流配送过程中,主要产生的成本有因调用车辆运输而产生的车辆固定成本、随着运输里程变化的运输变动成本、配送运输过程和卸货过程中因为制冷而产生的制冷成本以及因顾客对配送时间有要求而增添的时间惩罚成本。其中在配送过程中,配送货物拒绝出现货损现象,拒绝出现货损成本。以上述配送成本作为基础,将二氧化碳量与碳排放交易联系,增添碳排放成本。利用总配送成本构造目标函数,建立成本优化模型。以大昌行物流中心作为实例,选择遗传算法作为模型求解方法,利用MATLAB软件依据算法编程,对其配送路径进行优化,将优化结果与实际配送路径对比,得出相应结果,从而验证模型的合理性与可行性,为大昌行物流公司在配送路线、冷藏车数量、配送时间方面提供参考。文章通过分析研究,得到以下结论:(1)利用遗传算法对冷链物流配送问题进行优化,优化方案比未优化配送方案更具有可取性,故选择遗传算法进行优化求解是可行的。(2)对多个配送点进行路径配送选择优化,能够相应减少配送成本以及降低二氧化碳排放量,故选择配送方案是至关重要的。(3)实际配送中,由于各配送点每日配送量不同,配送路径也不相同。多次长期配送,配送成本将会一定幅度减少,二氧化碳量也会一定程度上降低,对企业、对整个社会都是巨大的财富。