随着政府和企业对食品安全的逐步关注以及消费者对绿色健康食品需求的不断增加,对冷链物流相应提出了更高的要求。消费者不仅需要绿色健康的食品,同时对配送时效性的要求也逐步提高。城市冷链物流的发展促进了城市配送的进步,但是城市配送往往会给城市交通带来负面影响,如造成交通堵塞、产生噪声污染等。因此,政府部门相继出台了相关货运交通管制政策来规范车辆的出行。对于企业而言,将生鲜食品快速安全的交给客户是满意度的重要保证,基于上述背景,如何在城市货运交通管制下解决企业的配送问题至关重要。首先,根据本文的研究对象和研究内容展开了相关文献的搜索和梳理,梳理清配送路径优化的相关研究,对车辆路径问题及车辆路径优化算法进行分类总结,并对货运交通管制的分类及量化方法、食品冷链配送的国内外研究现状进行总结,阐述了本文的研究特点。其次,本文对D企业的配送现状进行分析,通过对其配送特点及配送流程的定性分析,明确该企业现存配送问题并对问题产生的原因进行梳理,为后文奠定基础。在了解D企业实际问题后,运用K-MEANS聚类算法对D企业配送门店进行区域划分。在明确K-MEANS算法步骤及需考虑因素的基础上,进行区域划分过程中先确定好聚类个数,对经纬度坐标、门店配送量等数据进行简单处理,接着利用初始算法得到聚类结果。再根据限制条件,即满足车容量限制以及北京市货运交通管制政策的约束来对初始聚类结果进行调整,得到最终聚类结果。最后,结合货运交通管制对配送的影响,以配送物流总成本最低为目标函数,构建冷链城市配送路径优化模型,并运用MATLAB对模型进行求解。以D企业北京市的城市配送为例,在聚类配送区域划分的基础上,对D企业各区域的冷链配送路径进行优化,分别求出在未考虑交通管制以及有交通管制情形下的最优配送线路,并从配送成本、使用车辆数目、车辆装载率与行驶时间四个方面进行结果对比,验证模型的有效性。