近些年来,随着经济的快速发展及居民生活水平的改善,市场对农产品的需求量在逐年递增,与此同时人们对农产品质量品质的要求也在不断提升,这就使得生鲜农产品冷链物流配送企业面临更加严峻的挑战。农产品自身的易腐易损的属性,致使在冷链物流配送的整个环节中,不得不通过使用更多的能源来保证农产品的质量品质,而能源过多的消耗会产生更多的碳排放,增加了冷链物流对环境的负面影响,与目前倡导的“低碳经济,绿色物流”的发展主题有所不符。因此,研究减小农产品冷链物流配送过程中的成本、降低碳排放量问题具有一定的现实意义。为解决生鲜农产品冷链物流配送问题,本文主要选择从路径优化角度进行深入研究。将配送企业运营总成本最小化作为优化目标,除了考虑到配送过程中车辆的固定成本、运输成本、货损成本、制冷成本及违背时间窗产生的惩罚成本外,还特别考虑了碳排放的成本。在车辆载重量及时间窗的限制下,构建以上述综合成本最小的优化模型。对于该模型的求解,本文主要对遗传算法与蚁群算法进行了设计。最后,通过相应的算例,使用MATLAB软件实现算法的求解,进而求得算法的最优配送方案。对比算法求得的优化方案,结果发现在本文算例客户规模下,改进的遗传算法与改进的蚁群算法在求解考虑碳排放的生鲜农产品冷链物流配送路径优化问题时,二者都能够求得降低农产品配送过程中总成本,减少碳排放量的配送方案,但改进的蚁群算法可以得到配送总成本及碳排放量的更优的方案,更适合求解本文构建的模型。