随着生鲜电子商务的蓬勃发展，诞生了与众不同的餐饮和零售模式，大型连锁超市不断扩张，各类消费者的消费水平和消费观念不断提高，更加注重物流的时效和辐射半径，对物流企业自身的资金实力、管理系统和服务标准提出了挑战。对于一个冷链物流企业来说，能否具备强大的现代信息化管理系统和全国性的高标准的冷链服务，成为评判该冷链物流企业竞争力的新标准。
　　2020年2月5日，新华社授权发布中央一号文件，其中指出要启动农产品仓储保鲜冷链物流设施建设工程。部分农产品产地存在相关设施不足的现象，例如产地预冷设施缺失，冷库和冷链商品处理中心偏少。为解决最初一公里配套设施不足的问题，安排中央预算内投资，补齐短板，进一步提质升级，支持建设一批骨干冷链物流基地，并对其在农村建设的保鲜仓储设施用电实行农业生产用电。同时提出，依托现有资源建设农业农村大数据中心，加快物联网、第五代移动通信网络的建设，提升大数据、智慧气象、人工智能和区块链等现代信息技术所占农业领域应用的比例。随着消费升级和政策红利的释放，企业需要将更多的财力物力放在最初一公里的建设上，而城市配送如何节约成本，呼应好农产品产地冷链物流设施建设，成为了亟待解决的问题之一。
　　本文正是在这样的研究背景下，提出了研究物联网环境下冷链物流低碳配送的问题。首先，系统阐述了物联网、低碳物流和冷链物流的相关概念。一方面，物联网可以让物体拥有“智慧”，人与物可以交换信息、全面感知，将物联网应用在生鲜农产品冷链领域，可以强化全过程生鲜农产品质量安全和食品安全监管，进一步建立健全追溯体系；另一方面，冷链物流与普通物流相比，需要低温冷藏保证生鲜农产品的质量，因此在配送过程中冷藏车的碳排放量也极其可观，考虑低碳物流配送是低碳环保理念的体现。同时，阐述了解决车辆路径优化问题的相关算法，为下文模型的建立和算法选择提供了理论支撑。
　　然后，在对传统冷链物流配送模式分析之后提出了加入物联网的新型配送模式，在此基础上建立了物联网环境下冷链物流低碳配送路径优化模型。同样，在选取求解算法的问题上比较了各种仿生优化算法的优劣，将蚁群算法和遗传算法相融合产生的混合算法作为本文求解模型的算法。
　　最后，通过算例进行仿真分析。为论证该混合算法的优越性，运用MATLAB先分析比较了一个简单的算例分别在蚁群算法、遗传算法和蚁群遗传混合算法下的运行结果，得出该混合算法在有效性和稳定性方面均优于蚁群算法和遗传算法。接下来通过算例仿真得出模拟结果，结果如下：冷链物流配送制冷成本所占比例最高，在考虑碳排放成本下，非但没有使总成本增加，反而对降低碳排放起到了明显作用，在保证客户满意度的同时，也降低了碳排放，对企业有一定的参考价值，也为相关部门合理制定碳税提供了思路。