随着经济增长和人们生活水平的不断提高，消费者不仅关注食品的安全，而且更加关注其新鲜和营养从而推动了冷链物流的发展。由于人们正面临温室效应导致的全球变暖从而带来的一系列生态灾害的威胁，为此世界积极倡导发展低碳经济，我国也积极响应。所以冷链物流作为物流行业中高耗能和高碳排放的业务，其高碳排放与“低碳经济”的主题相矛盾从而在快速发展的同时要考虑减少碳排放，走发展绿色物流的道路，适应低碳的潮流。因此冷链物流如何节约能源降低碳排放，寻求经济与环境效益的双赢是一个非常值得认真思考和研究的问题。　　本文研究农产品的新型流通形式——农超对接模式下的冷链物流车辆配送路径中的碳排放。首先，本文分析了生鲜农产品在农超对接模式与传统流通渠道下流通的异同；然后以传统车辆路径问题为基础，从生鲜农产品冷链物流企业的角度出发，分析农超对接模式下生鲜农产品路线配送特性并构建相关碳排放函数，主要包括不考虑制冷设备情况下，整车运输（满载运输）和散车运输（非满载运输）两方面的碳排放量，这其中又包含车辆行驶时与运输距离相关的碳排放和与货物载重量（运量）相关的碳排放量；制冷设备在车辆为客户配送货物行驶中的碳排放量；制冷设备与客户时间窗相关的碳排放量（在客户时间窗内卸货时的碳排放量与不在客户规定的时间窗内提前或延迟时的碳排放量）；完成配送服务空车返回配送中心的碳排放。本文主要考虑带有货物权重与时间窗的车辆路径问题，在满足客户（超市门店）需求量、时间窗、载重量的限制下，以使上述各部分碳排放的总和最小为目标构建农超对接模式下生鲜农产品车辆配送路径优化的基本模型，求配送过程中的CO2排放量最小的配送方案（包括所需配送车辆数目和配送线路）。同时针对基本遗传算法在解决车辆路径优化问题上的不足，对遗传算法中的编码、选择、交叉和变异在借鉴相关文献的基础上结合本文研究问题的实际情况进行了设计改进。采用自适应交叉和变异的遗传算法对文中所构建的模型进行求解。最后进行案例分析并以山东家家悦超市的相关数据资料为基础，运用 Matlab软件编程进行求解分析以验证所构建模型及算法的合理性及可行性。　　本文的研究结论可以使生鲜农产品物流企业在减少配送过程中的碳排放从而节约能源降低成本的基础上，合理安排配送车辆数目、配送线路和配送时间以取得经济效益、社会效益和环境效益，具有良好的应用价值。