我国现有生鲜供应链存在高损耗、高成本、信息不对称等痛点问题,政府高度重视生鲜供应链优化升级问题,出台了一系列优化生鲜供应链流通体系的政策措施。在此背景下,数字经济与传统经济的融合发展作用为破解生鲜供应链痛点问题提供了可能。随着以“数字化+订单农业”为代表的盒马村模式持续在农村落地,探讨基于盒马村模式的生鲜供应链网络（以下简称“盒马村生鲜供应链网络”）优化问题提上日程,在数字赋能背景下优化生鲜供应链网络成为学界亟待探讨的热点课题。本文以盒马村生鲜供应链网络为研究对象,综合运用数字赋能理论、信息不对称理论和鲁棒性理论等,通过构建运筹优化模型,探讨常态运行下和设施中断下的盒马村生鲜供应链网络优化问题。主要工作及研究结论如下:（1）构建盒马村生鲜供应链网络结构模型。对“八科盒马村”、“海南盒马村”和“卢旺达盒马村”进行案例分析,归纳总结不同盒马村案例具有的共性,提出盒马村生鲜供应链网络结构模型。在此基础上,与传统模式下的生鲜供应链网络（以下简称“传统生鲜供应链网络”）进行比较分析,基于数字化视角构建盒马村生鲜供应链网络结构模型。（2）开展常态运行下考虑数据驱动的盒马村生鲜供应链网络优化研究。以供应链总成本最小化为目标,考虑到大数据技术应用这一因素,建立了数据驱动下的盒马村生鲜供应链网络优化模型,并与信息不对称下的传统生鲜供应链网络优化模型进行对比,最后结合算例验证了盒马村生鲜供应链网络优化模型的有效性。研究表明:生鲜供应链网络优化具有必要性与有效性,可以显著降低供应链成本;盒马村生鲜供应链网络比传统生鲜供应链网络更高效,显著降低了生鲜农产品的损耗和成本,提高了流通效率。（3）开展设施中断下的鲁棒性盒马村生鲜供应链网络优化研究。现实中面临着复杂多变的环境,各种不确定因素可能导致生鲜供应链出现设施中断。为了使供应链在不确定环境中不需较高的成本增加仍能保持供应链正常运行,引入了p-鲁棒参数,建立鲁棒性盒马村生鲜供应链网络优化模型。最后结合算例,研究结果证明了模型的有效性。