生鲜农产品是居民生活必需品,随着我国居民人均可支配收入不断增加,人们对生鲜农产品品质越来越看重,而且对生鲜农产品的需求量也越来越大。农产品本身有着容易腐烂变质的特性,为了最大程度保证生鲜农产品的新鲜度,前端集货环节即“最先一公里”的效率至关重要,若效率低下,则会对供应链中、后、末端造成无法逆转的损失。因此,集货路径优化问题研究,具有很强的现实意义。本文以草莓集货运输为研究对象,在低温冷藏运输的情况下,充分考虑草莓集货时间约束、草莓易腐易损的特性、运抵时间约束和车辆载重等约束,并考虑运载车辆空载和负载情况下的油耗成本,不同路段制冷成本等,创建以车辆运输成本、制冷成本、货损成本、违背时间窗惩罚成本之和最小的集货路径优化模型,并使用遗传算法进行求解。由求解结果对比分析得出结论:采用改进遗传算法进行集货,相比现阶段集货总成本降低了526.4元,其中,节约的运输成本占总节约成本的82.5%;相比算法改进前的集货总成本,集货环节节约了339.8元。改进后的集货路径相比改进前的集货路径,可以节约集货时间19分钟。集货路径优化研究节约了集货物流成本,缩短了集货运输时间,提高了集货效率。最后,对丹东圣野浆果专业合作社草莓集货提出了一些合理的建议:一是,提高合作社草莓集货信息化水平,打造标准化种植基地,实现种植基地数字化生产控制,引进物流人才搭建物流运作信息网络,建立属于自己的生鲜农产品出入库系统。二是,加大资金支持力度,健全完善物流基础设施,建设属于合作社自己的分区域可调节温度冷库,改造升级冷藏运输车辆,降低冷藏车开启制冷功能后的能量消耗,为合作社草莓集货运输提供基础保障。三是,合作社应积极推行改进遗传算法并在路径优化中应用,改进遗传算法相比人工经验做出的集货路线更具有科学性、合理性,在多订单客户大批量的集货业务中,能够效缩短车辆行驶距离,降低前端集货环节的物流成本,提高物流效率和客户满意度。