在社会和经济高速发展的今天,人们的生活质量和对于物质生活的要求也越来越高。随着速冻食品、果蔬和海鲜等易腐产品的需求量日益增加,冷链产品的质量以及食品安全也越来越受到人们的重视,能够保证易腐品品质、减少易腐品损耗的冷链物流业迅速兴起。冷链产品所具有的鲜活性、易腐性、易损耗性等特点,决定了冷链物流在制定配送路线上面临严峻的考验。本文在综述国内外相关研究的基础上,结合冷链物流的特点,解决带时间窗的冷链物流车辆路径问题。首先,综述了车辆路径问题以及冷链物流的相关研究文献,指出当前的研究趋势。其次,对带时间窗约束的车辆路径问题进行概述,阐述该类问题的一般描述与基本模型,总结目前求解车辆路径模型的几类算法,主要包括精确算法、启发式算法和智能优化算法等,并重点介绍遗传算法的概念、特点、步骤以及可以较好的求解多目标优化问题的带精英策略的非支配排序遗传算法算法。再次,针对冷链物流的特性,建立冷链物流多目标车辆路径模型,该模型是一个以总的配送成本最小和配送服务准时度最高为两个目标,考虑车辆容量、软时间窗、模糊行驶时间等多个约束限制的多目标优化模型,并采用带精英策略的非支配排序遗传算法对模型进行求解。最后以山西太原美特好超市小店区物流中心的生鲜蔬果配送作为实际算例,为该配送中心设计更加经济高效的冷链产品配送路线,证明模型和算法的合理性与有效性。本文建立的冷链物流多目标VRPTW模型和针对模型选取的NSGA-Ⅱ算法能够应用到实际的冷链物流配送路径制定工作中,对其他类似的冷链配送中心具有一定的借鉴意义。