本发明公开了一种基于蚁群优化算法的智慧城市动态冷链物流调度方法，涉及智慧物流和智能计算技术领域。本发明建立了面向动态场景的冷链物流调度模型，与传统冷链物流调度模型不同的地方在于该模型考虑了动态场景中订单信息变化以及冷藏车状态变化等因素。同时，该模型还考虑了配送前先取货的要求，更加贴近现实调度场景。为了求解该模型，本发明基于蚁群优化算法设计了一种调度方法。该方法将调度过程划分为订单分配和路径规划两个阶段，同时集成了双信息素策略、预剪枝策略和记忆学习策略，能够有效地缩小搜索空间并利用历史经验。实验证明，与先到先服务等调度方法相比，本方法具有更好的性能，即获得的调度方案具有更低的成本。