随着我国经济水平的提高和消费升级的到来,国民对生鲜产品的消费比重日益增加;同时,在新冠疫情的催化下,人们对于高性价比生鲜电商产品的喜爱度也大大提升。社区团购模式正是迎合了这种趋势而得到快速扩张,但其生鲜配送环节却一直是它的发展瓶颈。基于此,本文致力于研究社区团购的生鲜配送问题。聚焦于社区团购生鲜配送问题,本文的主要研究内容和成果如下:（1）研究社区团购模式及其配送网络,确定了社区团购生鲜配送有别于其他城市零售配送的特点:其自提点依附社区存在,具有数量多、范围广、分布不均的特性;生鲜和电商属性又要求其对运输环境和配送时效严格把控,配送难度大。（2）针对社区团购生鲜配送特点,遵循先分区后分配再排程的思路,提出三段式求解框架,以总成本最小为目标,实现分段式求解社区团购生鲜配送问题。首先,借助混合聚类算法对自提点进行配送区域划分;其次,将分区后的聚类簇质心和噪声点作为配送节点,构建带时间窗的多车型车辆路径问题模型,确定配送节点与车辆的分配关系;最后,求解单个车辆覆盖的自提点间的遍历顺序。同时,设计蚁群算法和大规模邻域搜索改进的遗传算法求解车辆路径问题;利用模拟退火算法改进的遗传算法求解自提点旅行商问题。（3）以社区团购平台M企业2020年11月份的订单数据为输入,完成对三段式求解框架的应用研究。研究证明,三段式求解框架的应用能够有效降低企业的配送成本,提高配送效率。对于社区团购的生鲜配送,本文得出以下结论和建议:（1）在不违反时间窗约束的前提下,集中大批量配送能显著降低配送成本。（2）多车型与社区团购生鲜配送具有更好地适配性,建议企业优化车辆资源配置,提高配送效率。（3）时效的提升与配送总成本的增加并非线性正相关关系,建议企业在实践中探索时效与成本的均衡点,取得效益最大化。本文的研究实现了分段式求解复杂的社区团购生鲜配送问题,为社区团购问题提供了新的理论参考,并结合企业实际数据给出分析结果与建议,对社区团购企业的发展有一定的指导意义。