随着我国经济的快速发展,居民生活质量不断提升,对农产品质量的要求变的越来越高,冷链物流配送模式变的备受关注。而农产品从产地到顾客手中的大部分时间是进行物流配送作业的,为保证易腐农产品能够保质保量的按时到达顾客手中,这就需要对配送路径进行合理的优化。基于此,本文通过对带软时间窗及车辆容量等约束的易腐农产品冷链物流配送路径问题进行研究,以此来提高顾客的满意度和企业的最终效益。本文首先对农产品冷链物流的相关背景及学者的研究成果进行了理论学习,提出了本文的研究意义及研究内容,并根据研究内容对相关理论进行了简要阐述。在农产品冷链物流相关理论基础上,对其相关概念、分类及配送的特点进行阐述;在车辆路径问题的相关基础理论上,对其定义及其构成要素进行了描述;在解决路径优化问题的算法上,对常用的启发式算法的概念及实现步骤分别进行了介绍,并列举了算法的优缺点。其次,针对农产品易腐、需求量大、需冷藏保鲜等特点,综合分析了易腐农产品冷链物流配送过程中产生的各项成本,包括运输成本、固定成本、制冷成本、货物损坏成本、碳排放成本以及因超过客户约定时间窗而产生的惩罚成本,并结合易腐农产品在实际配送中遇到的不确定因素,建立了软时间窗、车辆容量等约束,最终以总成本最小为目标构建了易腐农产品冷链物流路径优化模型。最后,在进行模型求解的算法设计上,在基本蚁群算法的基础上提出了一种在客户节点选择、信息素更新和信息素挥发系数取值上有优化的改进蚁群算法。在算例分析中,通过对算法中重要的三个参数（信息素挥发系数、信息启发式因子、期望值启发式因子）分别进行参数实验,得出最优的参数组合,并分别运用改进前后两种算法在Matlab编程软件中进行求解,结果表明改进蚁群算法在配送时间、配送总路程、配送总成本及收敛速度上都有所优化,验证了该算法的有效性及合理性。