互联网电子商务产业发展模式的网络化、高效化、低成本化，对商务运营网络结算、产品打包、冷链配送等各个交易环节提出更高的要求，使用大数据遗传算法作出冷链配送运输路线的种群初始化、寻优迭代分析成为企业降本提效的关键。刘琳，贾鹏等认为生鲜农产品的配送路径选择本质上属于车辆路径寻优问题(Vehicle Routing Problem, VRP),即针对在软性时间窗制约条件下如何选择最优的冷链保鲜方式、物流配送路径问题，提出多中心选址的冷链配送路径优化方案；吴志勇，戴弌等围绕人工鱼群算法建立多目标、多约束的冷链配送模型，结合变邻域搜索算法作出种群初始化、粒子群迭代收敛。基于以上人工鱼群遗传算法、可变邻域搜索算法等的研究，面向冷链配送的高保鲜度、高效率及低成本要求，建构以改进蚁群算法为主的冷链物流运输优化模型，求解多点配送的冷链车辆调度、最短路径寻优问题，提高生鲜肉品冷链配送的效率及服务管理质量。
1 基于多指标要素约束的冷链
物流配送运输优化模型建构
1.1 问题描述
生鲜肉品的冷链配送是由1个配送中心发往多个客户门店，且配送中心、客户门店的地理位置保持固定，研究在封闭式道路环境、车辆载重一定情形下的冷链配送优化方案。假设冷藏车的生鲜肉品载重、物品冷藏包装方式、运输行驶速度保持恒定，按照规划路线在约定的时间窗内将特定物品配送至客户门店，为降低生鲜肉品配送过程中的腐坏变质率，采用蓄冷温控箱的冷链保存方式进行包装配送[1]。
基本假设条件为：①已知配送中心、每个客户门店的地理位置坐标，配送中心与客户门店的距离保持固定。②在符合车辆载重要求的情况下，冷藏车的生鲜肉品配送不考虑交通拥堵、交通意外事故、车辆故障或折损、卸货时间等无关因素。③生鲜肉品运送需在特定时间内送达客户门店，且配送路线不重复，超时则会被拒收。④冷藏车冷链配送的运输行驶速度、物品冷藏包装方式、冷藏温度保持恒定。⑤冷链配送方案的总行驶路程不超过配送车辆的最大续航行程。
1.2 冷链配送模型建构
1.2.1 参数说明
为便于冷链物流配送模型分析，选用X表示配送中心点位置，Y={y1,y2,…,yn}表示多个客户门店位置，dij表示yi到yj客户门店之间的距离；K表示冷藏车的集合K={k1,k2,…,kn},v表示冷藏车冷链运输的固定行驶速度，Q表示冷藏车的最大承载量，G表示冷藏车装载的冷链生鲜肉品重量。c1表示冷链运输过程中的单位时间内制冷成本，c2表示冷链运输前车厢单位时间的预冷成本，c3表示冷链运输单位时间内的人工成本，c4表示冷链运输单位时间内的油耗成本；tki(j)表示冷藏车ki到达客户门店yj的时间点，tij表示冷链配送从yi到yj客户门店位置的所用时间，ε1和ε2分别表示冷链物流配送早到、晚到客户门店的惩罚系数，[Et,Lt]表示冷藏车冷链运输配送的服务时间窗。Fki表示单位时间内冷藏车ki的冷链运输配送使用成本。
1.2.2 模型构建
为实现生鲜肉品冷链配送总成本的最低，可通过建构P=P1+P2+C的冷链配送成本模型，在模型中设定每个客户门店都能够被冷藏车配送∑ki=k1knyki(j)=1
等的控制条件，确保生鲜肉品冷链配送到各个客户门店的总成本最低，且冷藏车ki到达客户门店yj的时间点在符合时间窗要求的范围内Et
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