冷链配送是冷链物流的一个重要环节，随着社会经济的发展，人民生活水平的提高，工作节奏的加快，人们对生鲜冷冻食品的需求越来越大。基于冷链产品配送的特殊性，冷链物流也越来越受到重视。销售商为提高其销售水平，对冷链物流配送商的要求也不断提高，特别是在配送时间和配送质量上提出的限制性条件。而对于配送商，在保证满足客户时间窗限制的条件下，还要考虑到配送产品的易腐性等不确定因素的影响，以达到配送成本最小化的目的。因此，在考虑车辆不超载的情况下，研究构建成本最小化的冷链物流配送车辆路径问题的数学模型，具有重要的理论和实践意义。
我国对冷链物流的研究起步较晚，而且在目前的研究中，国内大部分的学者都把研究的重点放在技术设备和工艺上，而对于冷链物流的车辆路径问题、冷链物流管理等方面的研究还比较落后。尤其是对整个物流体系设计规划的深入研究尚未深入展开，对冷链配送车辆路径问题的研究还处在起步阶段。
本文研究北京J公司冷链配送路径的优化问题，分析北京J公司冷链配送现状，找出存在的问题。根据冷链物流与常温物流的差异，将其特性反映在配送优化模型当中，深入探讨冷链产品配送的各项成本，除了固定成本和运输成本，还研究分析由于速冻食品易腐性所造成的货损成本，以及为保持低温而消耗的能源成本，以此构建冷链物流配送路径优化的基本模型。然后，进一步探讨实际应用当中的时间窗限制，考虑实际配送过程中客户对到货时间窗的要求，及非时间窗到达采取的惩罚措施，使模型更符合实际状况。接着分析了粒子群算法（PSO）的基本原理、流程和相关概念等，介绍粒子群算法的一些改进方向，针对算法本身的特点，本文尝试采用一种改进的粒子群算法，即利用余弦函数的性质，同时非线性的调节惯性权重和学习因子，并且通过一些基准函数进行测试，测试结果表明，改进算法在收敛精度和收敛速度等指标上更优，综合性能表现较好。最后，利用 MATLAB 对改进的粒子群算法进行了仿真优化，优化后的配送计划验证了算法的可行性和有效性。期待研究结论或成果对该公司优化冷链配送运输，降低配送成本具有一定的实践指导意义，也可以为改善相关企业的冷链配送提供一定借鉴和帮助。
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