随着经济的不断增长,人们生活水平的不断提高,生鲜电商异军突起,冷链物流行业也进入快速发展的阶段。由于冷链产品具有易腐性和时效性等特点,为保证产品质量需要在储存、运输时消耗更多的能源,投入较高的成本。并且,冷链产品“高能耗、高碳排放”的特点与我国提出的“可持续发展”的低碳经济相违背,如何平衡冷链物流和低碳物流,保证冷链产品品质的同时减少二氧化碳的排放是冷链企业迫切需要解决的问题。目前,协作配送已成为物流配送的发展趋势。在协作配送模式下,车辆通过资源共享,可以选择就近的配送中心停靠无需返回原配送中心,节约了运输距离,减少了燃油消耗,也减轻了环境污染。因此,在低碳冷链物流中加入协作配送模式,可以帮助物流企业减少配送资源浪费和提高保护环境等社会效益。本文在国内外研究的基础上,以减少二氧化碳排放为前提,解决协作配送模式下的冷链物流配送路径问题。首先,对车辆路径问题、冷链物流车辆路径问题、低碳车辆路径问题、协作配送车辆路径问题以及低碳冷链车辆路径问题进行了文献综述和相关理论介绍,为研究低碳约束下的多中心协作冷链物流配送路径问题打下理论基础。其次,针对低碳约束下的多中心协作冷链物流配送路径问题的运输特点,充分分析了冷链产品在运输和装卸货物时对产品的不同影响,建立了以固定成本、运输成本、变质成本、制冷成本、时间惩罚成本、以及碳排放成本的总成本最优的低碳约束下的多中心协作冷链物流配送路径模型。设计了精英遗传算子的正弦余弦算法（GASCA）,在更新机制中加入精英交叉算子,充分利用粒子的进化信息。在迭代后期,将变异算子引入正弦余弦算法,利用变异算子的随机搜索能力,平衡了算法全局探索和局部开发能力。为了提高算法求解离散问题的能力,引入2-opt邻域搜索机制于精英遗传算子的正弦余弦算法,帮助改进的正弦余弦算法（2-opt GASCA）求解物流配送路径模型。本文采用设计的2-opt GASCA对5个不同规模的低碳约束下的多中心协作冷链物流配送问题进行求解。仿真实验证明了多中心协作配送模式可以帮助模型节约运输距离,减少能源消耗。无论求解中小规模算例pr01和pr02,还是大规模算例pr03、pr04和pr20,设计的算法都能在有效的时间内优化碳排放量和运输距离。因此,本文研究的低碳约束下的多中心协作冷链物流配送路径问题可帮助冷链企业节省运输总成本,减少能源消耗,为企业发展绿色低碳物流提供科学决策支持。