社区团购本质上是一种融入社交元素的新零售模式,是通过传统生鲜电商及其生鲜供应链模式与社交媒体的融合发展而产生。作为社交电商和新零售的产物,社区团购强调依赖社交软件来促进社交关系与消费方式的协同与融合,通常以团长为中心,以社区1-3公里为商业半径,在即时消费领域为消费者带来新的购物体验,尤其是新冠肺炎疫情期间,用户对无接触配送的需求进一步推动了社区团购模式的发展。研究发现社区团购的发展为社区居民带去高性价比的产品和良好的购物体验,为社区团购平台降低了物流配送成本、获客成本,推动了生鲜电商行业传统供应链模式的深度变革,促进了我国现阶段冷链基础设施的完善。但是当前社区团购平台仍然面临前期供应链投入成本居高不下的现状以及用户购买行为选择不稳定从而导致用户需求量波动大的挑战。因此本文从社区团购这一新零售背景出发,综合考虑社区居民用户购物行为选择的关键影响因素,分析社区团购的仓配模式特点后对社区团购的网格仓选址-路径问题进行了研究。考虑用户购买行为选择效用以及社区团购平台供应链成本的组合优化,本文要研究的是一个涉及两层级双目标的选址-路径问题,其中第一层级涉及到区域分发中心RDC与网格仓之间的运输分派问题,第二层级涉及到网格仓的选址、团长需求点指派以及网格仓到团长需求点之间的配送路径规划问题;建立的双目标优化模型其中一个目标函数是用户购买概率最大化,另一个目标函数是网格仓的选址-路径总成本最小。为了完善本文的研究和更高效求解本文的双目标优化模型,本文首先对社区团购的产生与发展、社区团购代表企业、社区团购的发展前景和挑战以及社区团购平台的供应链仓配结构展开了具体分析,并与传统的垂直型生鲜电商的供应链仓配结构对比,阐述了社区团购平台的供应链三级仓配结构的优势并抽象出了社区团购平台的供应链物流网络图。接着,针对社区团购背景下对用户购买行为的影响因素进行了分类,参考相关文献确定社区团购背景下对用户购买行为的最重要的影响因素分别为配送时间、产品质量、产品价格、购物便捷性,并通过合理的假设对相关关联关系进行了量化,建立用户购买概率最大化模型。然后,本文以最小化两级网格仓选址-路径总成本为目标函数构造了社区团购背景下的网格仓选址-路径优化模型,与用户购买概率最大化模型共同构成双目标模型,采用线性加权法将双目标模型进行转换。接下来,以基于模拟退火的粒子群优化算法为改进算法设计了用于求解网格仓选址-路径模型和用户概率最大化模型的混合启发式算法。最后参照相关文献算例参数生成规则使用Matlab随机产生了求解模型的多组算例,分别求解双目标网格仓选址和路径优化模型以及单目标网格仓选址和路径优化模型,并对算例结果展开详细分析,通过对双目标模型中的两个单目标进行不同的权重赋值,比较在不同的权重取值下,用户购买概率最大化与网格仓选址-路径最小成本之间的关系,得出相对最优的权重赋值。结果证明了本文所设计的基于模拟退化改进的粒子群优化算法能够以较快较稳定的求解效率获得满意的近优解,随着社区居民用户购买概率的增大,社区团购投入的成本也相应增加,相比于单目标网格仓选址和路径优化模型,考虑用户购买行为的多目标模型能够优化社区团购平台的资源分派和成本结构,在降低成本的时候兼顾提高用户购买概率。