随着人们生活水平的提高,对冷链产品的质量及安全追求越来越高,这使得冷链物流的发展面临前所未有的契机和挑战。冷链产品的品质会随时间和温度的变化不断降低,导致生产和流通过程损失严重。冷链物流网络的优化能够减少损失,提高产品品质,降低运作成本,最终提高整个物流链的运作效率。本文通过数学建模与实验仿真对冷链物流配送中心选址和路径优化进行了研究。本文所做主要工作如下:1.通过分析选址成本的构成构建了以总成本最小为目标函数的配送中心选址模型。然后,分别采用免疫算法和遗传算法对模型求解,确定了优化选址方案,验证了模型和免疫算法的有效性。2.针对城市环境不确定,配送效率不高的问题,结合冷链产品和城市配送的特殊性,以实时交通信息为基础,研究了城市冷链物流车辆路径优化问题。利用改进Dijkstra算法建立基于交通流量的动态物流配送网络,同时,建立以车辆配送总成本最小作为目标函数的城市冷链物流路径优化模型。3.针对遗传算法求解车辆路径问题的不足,设计了改进遗传算法,并结合具体算例进行了实验仿真,验证了改进遗传算法的有效性。利用改进后的遗传算法求解冷链物流路径优化模型,对比考虑交通流和不考虑交通流的情况,基于交通流的配送方案能够减少配送时间,降低配送成本。验证了本文所建模型和算法的有效性。